来自networkx.lattice.grid_2d_graph得到邻接矩阵和图
我必须创建一个尺寸为mxn的点阵图。
在networkx中，我会执行以下操作：
N = 5
M = 4
G = nx.generators.lattice.grid_2d_graph(N,M, periodic=True)
我期待一个networkx.graph对象作为结果。
问题是，如果我调试的话
G.nodes
它不会将节点列表打印为矢量。例如，如果我使用grid_2d_graph而不是使用：
G = nx.erdos_renyi_graph(int(N),0.3)
print G.nodes
我会得到一个数字列表
[0,1,2,3,4...,N]
如果是格子图，我得到了：
[(0, 1), (1, 2), (3, 2), (0, 0), (3, 3), (3, 0), (3, 1), (2, 1), (0, 2), (2, 0), (1, 3), (2, 3), (4, 3), (2, 2), (1, 0), (4, 2), (0, 3), (4, 1), (1, 1), (4, 0)]
这就像一个矩阵。
我想得到一个节点向量（如在另一种情况下）和该图的邻接矩阵。
写回答
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它是一个节点列表，您只是无法识别它，因为名称不是整数。对于2d晶格，节点由它们的坐标命名。(0,1)节点也是如此。
试试吧：
import networkx as nx
N = 5
M = 4
G = nx.generators.lattice.grid_2d_graph(N,M, periodic=True)
list(G.neighbors((0,10)))[(1, 1), (0, 0), (0, 2), (4, 1)]
G.degree((0,1))
4[注意，您似乎正在使用networkx版本1.11或更早版本。在2.x中，G.nodes是“NodeView”而不是列表。如果你升级，你可以使用list(G.nodes)像我所做的那样将“NodeView”转换成列表G.neighbors（也不是新的networkx版本中的列表）]。
如果您不希望节点是元组，则可以使用重新标记它们nx.relabel_nodes。
2019-07-17 23:26:17赞同 展开评论 打赏
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