如何使用 python 的 networkx 模块从节点列表生成完全连接的子图

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何使用 python 的 networkx 模块从节点列表生成完全连接的子图

【英文标题】：How to generate a fully connected subgraph from node list using python's networkx module

【发布时间】：2012-05-25 20:29:00

【问题描述】：

我需要用networkx 生成一个完全连接的子图，从我要连接的节点列表开始。基本上，我希望传递给函数的列表中的所有节点都相互连接。

我想知道是否有任何内置函数可以实现这一点（我还没有找到）？ 还是我应该想一些算法？

非常感谢。

【参考方案1】：

我不知道有什么方法可以做到这一点，但是您可以轻松地模仿 networkx 的 complete_graph() 方法并稍微改变它（几乎就像一个内置函数）：

import networkx
import itertools

def complete_graph_from_list(L, create_using=None):
    G = networkx.empty_graph(len(L),create_using)
    if len(L)>1:
        if G.is_directed():
            edges = itertools.permutations(L,2)
        else:
            edges = itertools.combinations(L,2)
        G.add_edges_from(edges)
    return G

S = complete_graph_from_list(["a", "b", "c", "d"])
print S.edges()

【讨论】：

谢谢，是的，我应该寻找这些排列/组合函数 :)

当我用 len(L)>1 替换 n>1 时，这对我有用

有使用nx.complete_graph 和nx.relabel_nodes 的直接方法。看我的回答。

【参考方案2】：

有一个用于创建全连接（即完整）图的函数，nameley complete_graph。

import networkx as nx
g = nx.complete_graph(10)

它需要一个整数参数（图中的节点数），因此您无法控制节点标签。我还没有找到自动执行此操作的功能，但使用itertools 很容易：

from itertools import combinations

nodes = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
edges = combinations(nodes, 2)
g = nx.Graph()
g.add_nodes_from(nodes)
g.add_edges_from(edges)

combinations(nodes, 2) 将创建包含 nodes 的所有对组合的 2 元素元组，然后将其用作图中的边。

但是，此解决方案仅对无向图有效。查看zubinmehta's solution 了解更通用的方法。

【参考方案3】：

您可以使用 networkx 命令直接生成具有整数节点的 clique，然后有一个简单的命令可以使用任何其他可散列名称重新标记节点。

import networkx as nx
L=["hello", "world", "how", "are", "you"]
G=nx.complete_graph(len(L))
nx.relabel_nodes(G,dict(enumerate(L)), copy = False) #if copy = True then it returns a copy.