Networkx最小生成樹-精度問題？

Question

我正在從一個222 x 222節點大小的加權鄰接矩陣創建圖。 矩陣中給出的所有權重都是介於0.42757498546089029和1.6671726002927263之間的1.6671726002927263 。 nx.minimum_spanning_tree(G, weight = "weight")方法給我下面的第一張圖片，同時，如果我將所有矩陣值乘以100.0則相同的方法給我第二張圖片。 使用igraph繪制相同內容時不會發生這種情況。 Networkx文檔Networkx提及精度問題。 你知道為什么會發生嗎？

networkx代碼：

G=nx.from_numpy_matrix(M)
G1=nx.minimum_spanning_tree(G, weight = "weight")

labels = {i : node_names[i][1] for i in G1.nodes()}
colors = {i : node_attributes[labels[i]] for i in G1.nodes()}
for i in G1.nodes():
    G1.node[i]["color"] = 'white'
    G1.node[i]["style"] = "filled"    
    G1.node[i]["fillcolor"] = colors[i]
color=nx.get_node_attributes(G1,'color')
fillcolor=nx.get_node_attributes(G1,'fillcolor')
H=nx.relabel_nodes(G1,labels)
nx.draw(H, scale=30, nodelist=H.nodes(), linewidths=0, with_labels = True, node_size=500,font_size=8)

文字代碼：

    g = igraph.Graph.Weighted_Adjacency(M.tolist())
    for i, v in enumerate(g.vs):
        v["color"] = colors[i]
        v["label"] = labels[i]
        v["frame_color"] = colors[i]
        v["label_size"] = 10
        v["size"] = 26
    G = g.spanning_tree(weights='weight', return_tree=True)
    G.to_undirected()
    igraph.plot(G, labels=False, bbox = (900, 900), margin=40, loops=False

)

Answer 1

您所看到的是預期的行為，而不是完全的精度問題。 顧名思義，彈簧布局將節點之間的彈簧動作“模擬”到其位置上。 節點位置在一個圓上初始化，然后將彈簧力施加到您的節點一定的迭代次數（默認為50）。 如果連接權重較弱，則節點將或多或少保留在圓上（第一種情況），如果權重較大，則節點將偏向中心（第二種情況）。

在igraph中，默認情況下，未加權圖用於計算布局，您需要顯式賦予繪圖例程權重。 我懷疑您可能未指定“ weights”參數就繪制了圖形。