NetworkX：鄰接矩陣與圖形不對應

Question

假設我有兩個選項來生成網絡的鄰接矩陣 ： nx.adjacency_matrix()和我自己的代碼。 我想測試我的代碼的正確性，並提出了一些奇怪的不等式。

示例： 3x3網格網絡。

import networkx as nx
N=3
G=nx.grid_2d_graph(N,N)
pos = dict( (n, n) for n in G.nodes() )
labels = dict( ((i,j), i + (N-1-j) * N ) for i, j in G.nodes() )
nx.relabel_nodes(G,labels,False)
inds=labels.keys()
vals=labels.values()
inds.sort()
vals.sort()
pos2=dict(zip(vals,inds))
plt.figure()
nx.draw_networkx(G, pos=pos2, with_labels=True, node_size = 200)

這是可視化：

與nx.adjacency_matrix()的鄰接矩陣：

B=nx.adjacency_matrix(G)
B1=B.todense()

[[0 0 0 0 0 1 0 0 1]
 [0 0 0 1 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 1 0 1 0 1 1]
 [0 1 1 0 0 0 1 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1 1]
 [1 1 1 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 1 0 0 0 1 0]
 [0 0 1 0 1 0 1 0 0]
 [1 0 1 0 1 0 0 0 0]]

據此，節點0 （整個第1行和整個第1列）連接到節點5和8 。 但是如果你看一下上面的圖像，這是錯誤的，因為它連接到節點1和3 。

現在我的代碼（在與上面相同的腳本中運行）：

import numpy
import math

P=3

def nodes_connected(i, j):
     try: 
        if i in G.neighbors(j):
            return 1
     except nx.NetworkXError:
        return False          

A=numpy.zeros((P*P,P*P))

for i in range(0,P*P,1):
    for j in range(0,P*P,1):

        if i not in G.nodes():
            A[i][:]=0
            A[:][i]=0
        elif i in G.nodes():
            A[i][j]=nodes_connected(i,j)
                A[j][i]=A[i][j]

for i in range(0,P*P,1):
    for j in range(0,P*P,1):
            if math.isnan(A[i][j]):
                A[i][j]=0 

print(A)

這會產生：

[[ 0.  1.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 1.  0.  1.  0.  1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 1.  0.  0.  0.  1.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  1.  0.  1.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  1.  0.  0.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  1.  0.  1.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  1.  0.]]

表示節點0連接到節點1和3 。 為什么存在這種差異？ 這種情況有什么問題？

Answer 1

Networkx不知道您希望節點的順序。

以下是如何調用它： adjacency_matrix(G, nodelist=None, weight='weight') 。

如果需要特定訂單，請將nodelist設置為該訂單中的列表。 因此，例如adjacency_matrix(G, nodelist=range(9))應該得到你想要的。

為什么是這樣？ 好吧，因為圖形可以包含任何東西作為其節點（任何可以清除）。 你的一個節點可能是"parrot"或(1,2) 。 因此它將節點存儲為dict中的鍵，而不是假設它是從0開始的非負整數.Dict鍵具有任意順序 。

Answer 2

一個更通用的解決方案，如果您的節點具有一些邏輯排序，如果您使用G=nx.grid_2d_graph(3,3)生成圖形（從（0,0）到（2,2）返回tupples），或者在你的例子中將使用：

adjacency_matrix(G,nodelist=sorted(G.nodes()))

這會對返回的G節點列表進行排序，並將其作為節點列表傳遞