[英]grouping nodes in networkx
我不知道合适的术语,但是我在networkx中有一个图,我想使用映射功能合并相关节点,并维护到原始节点的链接
例如,如果我有此图:
a1 -> b1
a2 -> b2
a1 -> c1
a2 -> d2
b1 -> d2
c1 -> f1
c2 -> f2
b1 -> c2
和这个功能
def mymap(node):
return node[0]
那么我想得到这个图作为结果:
a -> b
a -> c
a -> d
b -> d
c -> f
b -> c
带有节点数据
a: original_nodes = [a1, a2]
b: original_nodes = [b1, b2]
c: original_nodes = [c1, c2]
d: original_nodes = [d2]
f: original_nodes = [f1, f2]
有没有办法做到这一点? (无需手动遍历节点和边缘;我可以做到这一点,但我认为这将是一项常见的任务)
嗯,我以为我以前记得做过这件事,只是在我的一个Python脚本中发现了这一点:
def supergraph(g1, keyfunc, allow_selfloops=True):
g2 = nx.DiGraph()
for (a,b,d) in g1.edges_iter(data=True):
result = keyfunc(g1,a,b,d)
if result is not None:
a2,b2,w = result
if a2 != b2 or allow_selfloops:
g2.add_edge(a2,b2)
try:
g2[a2][b2]['weight'] += w
except:
g2[a2][b2]['weight'] = w
for u2,u in [(a2,a),(b2,b)]:
if not u2 in g2:
g2.add_node(u2, original_nodes=set([u]))
else:
try:
g2.node[u2]['original_nodes'].add(u)
except:
g2.node[u2]['original_nodes'] = set([u])
return g2
其中具有图g,节点a和b以及边缘数据d的keyfunc(g,a,b,d)
是一个映射函数,应该返回None
(忽略该边缘)或元组(a2, b2, w)
具有新的节点a2和b2,权重w。
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