檢查圖中是否存在自我迴圈（self-loop）

正如 Eric 所說，NetworkX 也允許邊的起點與終點是同一個節點；對社群網路圖而言這可能不直覺，但在像是旅次網路這類資料建模時很有用，因為個體會從一個地點出發，最後回到另一個地點。

在進一步分析前先檢查這件事很實用，而 NetworkX 提供了對應的方法：nx.number_of_selfloops(G)。

在本題與後續練習中，你會發現 assert 敘述很有用。assert 會檢查其後的敘述是否評估為 True，否則就會拋出 AssertionError。

先在 IPython Shell 中呼叫 nx.number_of_selfloops()，並傳入 T，以取得起點與終點相同的邊數。這個圖中已經人工加入了一些自我迴圈。你在本題的工作是撰寫一個函式來回傳這些邊所屬的節點。

本練習屬於課程

Python 網路分析入門

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練習說明

定義名為 find_selfloop_nodes() 的函式，接收一個引數：G。
- 使用 for 迴圈走訪 G 中的所有邊（不包含中繼資料）。
- 如果節點 u 等於節點 v：
  - 將 u 加入清單 nodes_in_selfloops。
  - 回傳清單 nodes_in_selfloops。
檢查圖中的自我迴圈邊數是否等於具有自我迴圈的節點數。這部分已為你完成，按一下「Submit Answer」即可查看結果！

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Define find_selfloop_nodes()
def ____:
    """
    Finds all nodes that have self-loops in the graph G.
    """
    nodes_in_selfloops = []

    # Iterate over all the edges of G
    for u, v in ____:

    # Check if node u and node v are the same
        if ____:

            # Append node u to nodes_in_selfloops
            ____

    return nodes_in_selfloops

# Check whether number of self loops equals the number of nodes in self loops
assert nx.number_of_selfloops(T) == len(find_selfloop_nodes(T))

編輯並執行程式碼