NetworkX:无向赋权图的近似/不精确子图同构
NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。它提供了一种灵活且高效的方式来构建和分析各种类型的网络，包括无向赋权图。
无向赋权图是一种网络结构，其中的节点之间存在连接，并且每条连接都有一个权重或距离值。这些权重可以表示节点之间的关系强度、距离或其他度量。无向赋权图可以用于模拟各种现实世界的情况，例如社交网络、交通网络、电力网络等。
近似/不精确子图同构是指在给定的两个图中，寻找一个子图，使得该子图在结构上与另一个图相似，但不需要完全相同。这种方法可以用于在大型网络中查找相似的子结构，以便进行数据分析、模式识别或其他应用。
NetworkX提供了一些用于近似/不精确子图同构的算法和函数。其中一种常用的算法是基于图的同构性谱的方法，它可以通过计算图的谱特征来比较两个图的相似性。此外，还有一些其他的算法和技术可用于解决这个问题，例如基于图匹配的方法、基于子图同构的方法等。
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我有一个networkx图G，我希望检查另一个networkx图H是否可以嵌入其中。简单的例子包括：
检查G是否包含三角形(这可以通过networkx.triangles完成)
检查G是否包含长度为k的路径/周期
检查G是否包含有k叶子的恒星(这可以通过度序列完成)
等。
我知道问题在总体上是NP-完全的，但我想看看是否有比天真更好的东西存在，或者你是否有关于如何写这样一个方法的建议。
浏览 6提问于2014-04-18得票数 5
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为什么networkx认为下面两个图不是同构的？
from networkx import nx
g1 = nx.empty_graph(2) #just two unconnected nodes
g2 = nx.complete_graph(3)
GM = nx.algorithms.isomorphism.GraphMatcher(g2,g1)
print(str(GM.subgraph_is_isomorphic()))
浏览 3提问于2015-04-18得票数 0
我已经构建了一个networkx DiGraph，并计算了标准的“图形级”度量:度中心度、中间度中心度、特征向量中心度和整个图的页面排名。但是，我更感兴趣的是隔离特定节点，并查看与该特定节点相关的指标。
因此，问题如下:给定一个图G和一个节点X，哪些节点对该特定节点X影响最大(直接)？假设我必须构建一个以X为中心的子图H；所以从节点X开始，我将“遍历”该图(比方说)深三层，并使用相应的边来构建一个以节点X为中心的子图。然后，我将在该子图H上重新运行上面提到的所有标准中心性度量。这是最好的方法吗？在networkx中有没有一种有效的方法来做到这一点？我应该试试别的吗？你的建议是什么？
谢谢!
浏览 1提问于2012-10-23得票数 1
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4回答
在我参与的一个项目中，的主题。
一点背景:我不是图论方面的专家，也没有接受过正式的培训。但这个主题在化学中非常重要，化学家们希望在他们使用的结构搜索系统中发生一种特殊的子图匹配。
如果目标图A有n个节点和m条边，那么化学家会接受查询图B有n个节点和m-1条边的子图匹配。唯一的要求是B中的每条边都应该出现在A中。例如，6个节点的线性链应该匹配6个节点的循环。
这种匹配是同构还是单态？也许还有其他的东西呢？
浏览 9提问于2009-01-20得票数 12
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1回答
我正在为实体关系图创建一个自动评估系统的项目。现在我想出了一个抽象的匹配算法。
-首先，对于图表中的所有标签，它们只能从给定的一组关键字中选择，所以这不是一个问题。
-第二，对于标签与答案键中的标签相匹配的每个元素(实体/关系)，可以创建一个本地度量。在这个度量中可以有一些标准，例如：
相邻元素的正确性。
实体类型的正确性。
属性的正确性。
边缘类型的正确性。等。
--可以为每项标准分配一定的权重，并可进行评估。
，用这种方式做这件事似乎有道理吗？
另外，我被建议用图同构来看待这个问题。因为在我的案例中，标签必须匹配，所以问题要简单一些。此外，我需要一个局部匹配和建立一
浏览 2提问于2014-02-12得票数 4
NetworkX提供了G.subgraph(node_list)，但是当我绘制它时，它保留了原始完全多部图中的节点位置，这是很混乱的。我希望将子图重新计算为一个新的地块(相对中心)，仍然保留它的多部分层，但在节点垂直位置方面更干净。我使用hvplot来显示使用hvplot.networkx as hvnx的图形。另外，有了hvplot中的这个子图，图中还会出现一些奇怪的线条。
当我只使用nx.draw(G.subgraph(node_list)，pos)时没有显示
。
谢谢。
浏览 14提问于2022-10-09得票数 0
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我目前有一个解决子图同构的程序。如果存在同构子图，则返回1；如果没有同构子图，则返回0。
我正在尝试使用这个实现来解决团问题(无论图G是否包含k个顶点上的团)。我已经被困在这个问题上有一段时间了，所以任何帮助都是非常感谢的。
浏览 1提问于2019-11-20得票数 0
1回答
使用NetworkX "“函数，可以在图G中找到所有对最短路径。现在，假设图G是如此大，比如说包含10万个节点，我只想为节点的子集找到最短路径，比如1000个随机绘制的节点。
使用NetworkX的“NetworkX”函数，我可以循环遍历节点的子集，并找到我要查找的内容。但是，这样做似乎并不有效，因为我将调用函数n时间(假设子集的长度为n)，到目前为止被调查的信息将被丢弃。我读了多篇文章，提到all_pairs函数更适合搜索所有对之间的路径，而不是在循环中使用单个源对目标函数。是否有一种方法可以在NetworkX中提供节点子集作为输入？或者说，下一步的最佳方法是什么？
这个问题是未回答
浏览 11提问于2021-12-15得票数 1
我正在尝试实现描述的语句抽取的textrank算法。为此，需要用加权边来补充pagerank算法，并使其在无向图上运行。Networkx算法实现允许我轻松地集成加权边，并将有向图转换为无向图:参见。然而，当我测试时，它似乎仍然使用有向图。我在这里错过了什么？帮了大忙。
示例：
import networkx as nx
D=nx.DiGraph()
D.add_weighted_edges_from([('A','B',0.5),('A','C',1)])
print nx.pagerank(D)
{'A'：0.
浏览 6提问于2012-02-12得票数 5
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在其他帖子中，Networkx被建议为“我的朋友”。但是对于TSP问题的某个解决方案，似乎还没有一个现成的函数。即
我有一个无向图，建议的解决方案都与有向图相关，我想知道一个使用可用边访问所有节点的简短之旅。
(还有，带有有向图的tsp，我在networkx的文档中找不到)
有没有人对无向图做过这样的事情，或者我是否应该修改有向图的解决方案，使未连接的节点具有无限的成本？
编辑:我正在学习:实际上，由于图是未加权的(或“所有权重”都相同)，并且不是每个节点都连接到所有其他节点，所以我只需要在包含所有节点的图中找到一个圈。当该循环不存在时，节点可能会重复(因此，它不再是一个循环...)。没有孤立
浏览 0提问于2012-07-16得票数 3
3回答
我有一个巨大的图形数据集-假设它是这样的，但在更大的层次上：
1 -> 2
3 -> 4
1、2、3、4是节点，箭头是有向边。假设它们都在一个图形对象中：
import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from([1,2,3,4])
G.add_edge(1,2)
G.add_edge(3,4)
给定一个像这样的对象，它在一个图中有两个迷你图，我们如何拉出每个迷你图？我觉得一定有什么词可以形容这件事？我的最终结果如下所示：
for mini_graph in G:
print mini_graph.nodes()
.
浏览 0提问于2014-02-13得票数 21
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我正在使用以下方法加载一个邻接矩阵文件：
adj_matrix = np.load('adj.npy')
这里给出了矩阵的一瞥。很容易看出，从Vertex 13到Vertex 0有一个边缘，而从Vertex 0到Vertex 13没有边缘。
但是，当我试图从这个邻接矩阵生成一个图时，使用
G = networkx.from_numpy_matrix(adj_matrix)
G.edges
networkx为(Vertex 0, Vertex 13)生成边缘，而不是(Vertex 13, Vertex 0)。通过观察结果图，我确信它给出了具有转置邻接矩阵的图。
浏览 2提问于2022-06-28得票数 0
2回答
我有一个networkx DiGraph，我想通过传递一个节点列表从其中提取一个子图。但是，子图可以包含在我传递的节点之间的所有节点。我检查了nx.subgraph()，但它不像我打算的那样工作。关于一个小例子：
import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
edges = [(7, 4), (3, 8), (3, 2), (3, 0), (3, 1), (7, 5), (7, 6), (7, 8)]
G.add_edges_from(edges)
H = get_subgraph(G, [0,6,7,8])
如何编写函数get_subgraph()，使H具有
浏览 8提问于2020-05-21得票数 1
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我有一个有向图(G)，它由65个强连通分量和8个弱连通分量组成。我知道，我可以添加不存在的边，以连接整个图使用k边增强，但这是可能的，只有在一个无向图。
有没有任何方式，在NetworkX中，或以其他方式连接DiGraph，以产生一个强连接的组件？
浏览 9提问于2022-04-09得票数 0
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我有一个有向二元图，它包含有向边和无向边。
我可以使用：len(list(networkx_Graph.in_edges(data=False)))找到有向边的数量：networkx_Graph = nx.read_adjlist('graph.txt', create_using=nx.DiGraph())
但是我在试着找出无向边的数量。
使用python包snap很容易做到这一点，但是我在networkx的文档中找不到类似的东西。
networkx相当于snap.CntUniqDirEdges()的是什么
浏览 2提问于2018-08-27得票数 0
3回答
博鲁夫卡算法()是否只适用于无向图？
例如，如果我们有一个图结构，如下所示：
node 1 -> node 2 (weight 1), node 3 (weight 1), node 4 (weight 1)
node 2 -> node 3 (weight 2)
node 3 -> node 4 (weight 2)
node 4 -> node 2 (weight 2)
那么最小生成树应该包括边：
1 -> 2
1 -> 3
1 -> 4
然而，Boruvka的算法会吐出
1 -> 2
2 -> 3
3 -> 4
因
浏览 1提问于2012-12-11得票数 2
我正在尝试将代码从python NetworkX移植到R。在NetworkX中，有一个名为has_path的函数，用于查找两个顶点是否有路径。我想用一种有效的方式找到一个图的所有顶点，它们之间没有边，但是它们有一条路径。
浏览 4提问于2021-07-20得票数 3
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1回答
我试图在一个非常大的图(DiGraph)上运行NetworkX的pagerank，并且我总是收到这样的错误：
Traceback (most recent call last):
File "summarize.py", line 120, in <module>
s = summerizer().summ(q)
File "summarize.py", line 108, in summ
rank = nx.pagerank(self.G, 0.9, vector)
File "/usr/local/lib/
浏览 4提问于2013-03-29得票数 0
给定一个具有N个顶点的无向赋权完全图G=(V,E)，我想知道寻找具有M个顶点(M <= N)的最小完全子图(具有最小边权和)是否是NP难的。
浏览 111提问于2021-03-26得票数 0
在igraph中，我发现了两种将图转换为无向图的不同方法：
第一个是to_undirected，它简单地“将有向图转换为无向图”。第二个是as_undirected，它在副本上调用to_undirected。
在NetworkX中，我发现只有一个方法to_undirected，它只是简单地创建图形的无定向深层副本。问题是我真的找不到与igraph中的第一个方法类似的方法。在不使用NetworkX创建副本的情况下转换图形有什么解决方案吗？
浏览 3提问于2015-06-29得票数 0
让networkx DiGraph呈现以下结构：
我试图找到一种方法，从最左边的节点(没有任何传入边)遍历有向图，从中间节点(有传入和传出边)表示data sources，表示operators，将数据转换到表示data destinations的最右侧边(只有传入边)。我能够将初始图划分为一组孤立的子图(在红色框架中)：
subgraphs = weakly_connected_components(g)
但是，我需要找到方法，以上述方式遍历每个子图。问题是我有不同类型的图:1-反向树2-直线3-反向树4-少数连接的反向树(非反向树)也可能出现。
例如，对于subgraph 1，我需要按如
浏览 104提问于2021-03-11得票数 1
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2回答
使用python的networkx库，可以从图G中提取k核，但是否可以提取某个k的所有k核？我想做图聚类，我的想法是为k的大值提取k核，并定义这样的集群。
浏览 2提问于2014-02-26得票数 4
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用彩色条绘制无向图是可行的，但有向图的相同绘图失败：
def plot(G):
positions=nx.circular_layout(G)
nx.get_edge_attributes(G, 'value')
edges, weights = zip(*nx.get_edge_attributes(G, 'value').items())
edge_cmap = plt.cm.Spectral.reversed()
fig, ax = plt.subplots()
ax = nx.draw_networkx_n
浏览 6提问于2022-05-18得票数 1
1回答
我正在设法在Z3 (最好是z3py)中编码一种基本的子图同构。虽然我知道在抽象中有关于这方面的文章，但即使是在非常琐碎的情况下，也找不到任何机制来完成它，因为我一般对Z3非常陌生！
假设你有一个最基本的子图，有节点(0,1,2)和边(0,1,2)，节点2独立，超图有节点(0，1，2)和边(1,2)，节点0独立。可以将子图的节点映射到超图中。
0->1,
1->2,
2->0
...as一种可能的映射，该映射满足“如果这两个节点在子图中连接，则映射的节点在超图中连接”。
所以好吧:)我试过了
from networkx import Graph
from networkx.li
浏览 3提问于2021-05-11得票数 1
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2回答
无向图抽象
、、
我有一个无向加权图，我需要正式地描述它。通过自动机或标记转换系统的抽象似乎没有为无向图定义，只覆盖了有向图。图中的状态相互依赖，但是方向本身并不相关。
你知道什么数学模型可以用来形式化地描述这样的图吗？
浏览 0提问于2017-01-29得票数 1
1回答
当我在python中使用NetworkX生成随机几何图形时，结果图形并不总是相连的。为了改变这个属性，我想要确定单独的子图，并在每个相应的子图中找到与最大的子图中的节点最接近的两个节点，以连接它们。优选地，我也希望能够确定第二个最近值和第三个值，依此类推。
networkx中有没有这样做的实用程序？如果没有，你知道解决这个问题的最有效的数学方法吗？(可能在每个图中随机选择两个点，然后执行k-d树算法-仍然存在的问题是，至少对于较小的子图，我需要对所有节点执行该算法？！？！)
如果你能告诉我networkx中是否有什么东西可以完成这项工作，或者告诉我实现这样一个例程的最有效的方法，那就太好了。
浏览 6提问于2021-07-15得票数 0
2回答
我已经使用GraphX API加载了一个大图和一个小图(这是我的查询)，并且我想做什么来检查大图是否包含查询图。我使用GraphX在web上搜索了关于子图/图的查询，但我找不到任何关于这方面的信息。GraphX是否支持这一点？如果是，有谁知道它是如何处理子图同构问题的:它使用了某种索引吗？
浏览 2提问于2015-10-17得票数 0
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python的into有一个函数集群()，它允许您通过
igraph.Graph().clusters(mode ='STRONG')
这允许我获取一个图，并给出所有连接在一起的节点的列表。我的问题是，networkX有类似的吗？
浏览 4提问于2017-09-03得票数 0
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2回答
我有以下图表：
graph = {("A","A"): 3, ("A","B"): 4, ("A","C"): 1}
我试图绘制一个用数字3标记的节点("A")中的循环，这个循环应该看起来像节点(1) 的循环。
它必须是一个无向图。
到目前为止，我使用的是：
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G=nx.Graph()
for edge in graph:
G.add_edge(edge[0], ed
浏览 0提问于2018-09-01得票数 4
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我正在寻找一种实现部分非直接图的方法。这是指边可以被定向(或不能)和不同类型的箭头(>，*，#等)的图形。
我的问题是，当我尝试使用来自Networkx的非直接grpah和存储的箭头类型作为属性时，我找不到一种有效的方法来告诉networkx，如果该属性(类型arrorw)是从a到b还是从b到a。
有人知道怎么处理这件事吗？
浏览 1提问于2018-01-29得票数 0
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网络信息中心
、、
我有一个网络图，我想要计算信息的中心性。我使用了networkx包，但遇到了一个问题。
我的代码是：
G = nx.read_edgelist('GraphEdge_2011.txt', create_using=nx.DiGraph, delimiter=",", nodetype=int) info = nx.information_centrality(G, weight=None, dtype='float', solver='lu')
我收到了一条错误消息: NetworkXNotImplemented: not用于定向
浏览 7提问于2022-08-25得票数 0
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1回答
图匹配算法
、、、
我一直在寻找用Python编写的图形匹配算法，但是我没有找到多少。
我目前正在尝试匹配两个不同的图形，它们是从两组不同的字符序列派生而来的。我知道这两个图之间有一种潜在的联系，更确切地说，是节点之间的一对一映射。但是图没有相同的标签，因此，我需要通过比较拓扑和/或属性来返回节点映射的图形匹配算法。通过测试，我希望能最大限度地得到正确的匹配。
我一直在使用graphsim包中的Blondel和Heyman，并且打算在同一个包中使用Tacsim。我想测试其他选项，可能更标准，比如最大子图同构，或者找到两个图之间很好匹配的子图。如果图形编辑距离能够给出匹配，它也可能会有所帮助。
问题是，即使在我正在
浏览 1提问于2018-05-06得票数 0
1回答
我试图将一些数据读入到这样的networkx图中：
bipartGraph = nx.Graph()
bipartGraph.add_edge(618254814, 14337833)
bipartGraph.add_edge(618254882, 12087274)
当我使用bipartGraph.edges()函数显示边缘时，我得到以下信息：
(14337833,618254814)，(618254882,12087274)
因此，第一边缘的方向是相反的。我正在尝试从一个数据文件构建一个二分图，我需要重用它来构建另一个图。我是否丢失了networkx的特定属性？
浏览 4提问于2017-11-03得票数 0
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在networkx中，有一个使用径向布局绘制树的函数(graphviz的"twopi")：
import pydot
from networkx.drawing.nx_pydot import graphviz_layout
pos = graphviz_layout(G, prog='twopi', root=root, args='')
可以使用参数root指定根节点(它以args += f" -Groot={root}"的形式添加到args中)。
但是，当图由多个断开连接的组件组成时，如何指定多个根呢？即一片树木的森林。
浏览 9提问于2020-05-01得票数 6
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给定图中的开始节点和目标节点，我希望在这两个节点之间找到一个简单路径。我不想要最短的路径，而是需要任何随机的简单路径。我尝试使用networkx中的all_simple_paths，但是这个模块似乎在返回任何内容之前计算出所有简单的路径。这需要很长时间才能运行。有没有办法找到一条简单的路？
同时，我也希望确保这条道路不会跨越任何“障碍”。这些障碍是来自同一图的一组预定义的节点。是否有添加此约束的方法？
PS:我不一定需要使用networkx。我正在编写的代码是用Python编写的。
浏览 4提问于2020-11-03得票数 1
我有大约。我的图my文件中有4000个节点和6000条边，在将其转换为有向图格式的networkx方面没有问题。但是，当我试图从networkx运行girvan_newman()时，它似乎冻结了，因为我已经运行了这个脚本，而且它在过去的10个小时内没有完成(我尝试了10个节点和边缘，它在5分钟内就完成了)。
这是我的片段：
import community as community_louvain
import networkx as nx
from networkx.algorithms.community.centrality import girvan_newman
G = nx.re
浏览 4提问于2020-07-17得票数 4
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1回答
任意无向加权图的反馈集是边的子集，在去除子集中的边后，剩下的图是无圈的。
给定G= (V，E)，一个无向加权图和一个整数k，我如何确定是否有一个总权重不超过k的反馈集？
谢谢!
浏览 5提问于2020-03-17得票数 0
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目标如下:我有一组节点，大小为N，我想
生成(作为可迭代的)一组所有可能的有向图(想必使用networkx.DiGraph()和numpy.arange(0，N))(编辑:为了澄清-这是一个非常多的图，即使是小的N，所以需要某种可迭代的结构，使集合可以动态构建)
根据满足某些条件(例如，从节点0到节点N-1的完整路径的存在)过滤这组图。
存储与每个边相关联的参数值
跨过滤的图集计算函数，同时考虑到这些函数中与边缘相关的参数值，而不需要同时拥有内存中的所有图(因为如果没有并行化，这将是非常麻烦的，而且我还不知道如何处理并行化)。
对于如何有效地处理具有多个节点和边的图(即
浏览 4提问于2015-01-09得票数 0
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2回答
我想要创建所有有向图的集合，其中每个顶点都有k个直接继承者和k个直接前辈。N和k不是那么大，而是n=8和k= 3。集合包括循环图和无圈图。每一张图依次作为抽样大量加权图的模板。
我感兴趣的是拓扑学主题的作用，所以我不想对任何两个对称图的权值进行采样，其中对称性意味着在一个图中不存在顶点的排列，并将其转化为另一个图。
一个简单的解决方案是考虑2^ (n *(n-1))邻接矩阵，并消除所有违反直接后继或前任约束的矩阵(大多数)。对于n= 8，这仍然是足够少的位来表示，并且简单地在一个uint64_t中简单地枚举每个矩阵。
保持行计数和列计数的跟踪将是另一个改进，但真正的瓶颈将是将图形添加到结果集中
浏览 1提问于2013-01-18得票数 6
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只是想知道是否有方便的networkx函数来返回连接到图(例如G)中给定节点(例如my_node_name)的边的列表。
我可以这样做：
edlist=[]
for ed in G.edges():
if 'my_node_name' in ed:
edlist.append(ed)
但是期望有更好的方法吗？
浏览 2提问于2015-10-12得票数 47
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2回答
考虑到我们试图将prim算法应用于不连通图上。考虑这个不连通图有顶点a，b，c和d，其中这个顶点d是不连通的。现在我需要检查我的理解，如果我们在这个不连通图上应用prim算法，算法不会到达顶点d，因此只返回a，b和c点的MST。那么，这个假设是对的吗？
浏览 4提问于2020-03-29得票数 0
我一直在使用networkx为我的二分图找到最小权重完全匹配，但是我无法找到这个最小匹配中使用的结果边(或者至少是结果图的权重)。如果有人知道如何做这件事，任何帮助都将不胜感激，谢谢。
浏览 10提问于2022-08-29得票数 2
2回答
我使用networkx来管理由50k节点组成的大型网络图。
我想要计算一组特定节点之间的最短路径长度，例如N。
为此，我使用了nx.shortest_path_length函数。
在来自N的一些节点中，可能没有路径，因此networkx正在引发并停止我的程序。
有没有办法运行这个程序而不出错呢？
并告诉shortest_path_length返回一些最大值？
代码只是在循环中使用nx.shortest_path_length(G,i,j)。错误如下：
raise nx.NetworkXNoPath("No path between %s and %s." % (source,
浏览 2提问于2012-02-24得票数 14
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1回答
使无向图有向
、、
我有一个无向图，完全图，并希望将它转换成一个有向无圈图，在每个节点之间有一个(单向)路径。为了开始，我想添加随机边和停止一旦所有节点连接。需要研究的是一个算法(使用Python，但任何语言都可以)。
因此，例如，这个图不再被进一步连接：
A ---- B A ---> B
\ / => /
\ / v
C C
，但在这种情况下，所有无向边都会变成有向边。
A ---- B A ---> B
\
浏览 5提问于2014-10-08得票数 1
给定一个边缘列表，如下面的代码所示： import networkx as nx
from networkx.algorithms.community import greedy_modularity_communities
from networkx.algorithms.cuts import conductance
# Create a networkx graph object
my_graph = nx.Graph()
# Add edges to to the graph object
# Each tuple represents an edge between two
浏览 80提问于2019-05-28得票数 0
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我正在尝试从一个大图中提取包含特定节点的所有连接节点的子图。
Networkx库中是否有解决方案？
编辑
我的图是一个DiGraph
编辑
换句话说：
我想要我的图中包含特定节点N_i的部分，以及使用任何传入或传出的边直接或间接连接(通过其他节点)的所有节点。
示例：
>>> g = nx.DiGraph()
>>> g.add_path(['A','B','C',])
>>> g.add_path(['X','Y','Z',])
>>
浏览 3提问于2012-12-17得票数 20
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我使用networkX构建有向图，并且需要找到包含特殊节点的子图。我尝试了node_connected_component，但是它不能实现有向图，还有其他函数可以在networkX中实现有向图吗？
浏览 2提问于2017-11-14得票数 0
2回答
我有两个问题。
在无向图中，我想要找到最大连通分量。我阅读了networkX的API文档，找到了这个函数nx.connected_component_subgraphs()。但是我不知道如何使用它，因为它的返回值是一个生成器，我不能导出最大连通组件的子图。
它和一个一样。但是图是有向的。我想找出有向图的最大弱连通分量。因此，我使用nx.weakly_connected_component_subgraphs()这个函数。问题1也有同样的问题。
如何利用networkX中的内建函数求出无向图中最大连通分量和有向图中最大弱连通分量？
我使用NetworkX 1.9.1。
浏览 8提问于2014-10-07得票数 8
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我在一个电信CDR数据中使用networkx来定义网络影响因素及其影响范围。我将影响者定义为特征向量中心度高于某个阈值的节点，但我仍然无法定义它们的影响圈，即距离= 1的直接连接到影响者节点的节点。我们在networkx中是否有相同功能的函数？顺便说一下，我的图是有向图。
G = nx.DiGraph()
G = nx.from_pandas_edgelist(CDR1, 'A', 'B', ['WEIGHT'], create_using=nx.DiGraph())
df = pd.DataFrame(dict(
DEGREE =
浏览 16提问于2021-06-03得票数 0
我有一个有向图，并且正在使用NetworkX从一个节点找到所有节点的最短长度。为此，我使用。在文档中，他们说当给定节点不在图中时会引发NodeNotFound错误。但是，我想知道它为一个不能从给定源访问(不存在路径)的节点输出了什么。
浏览 5提问于2021-07-07得票数 1
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