Python：为图形着色时出现 numpy.asarray 错误答案

【问题标题】：Python: error with numpy.asarray while coloring a graphPython：为图形着色时出现 numpy.asarray 错误
【发布时间】：2016-08-02 17:38:55
【问题描述】：

我正在处理一系列可能没有完全连接的图，例如这里和那里可能存在孤立的节点集群。

根据通过每个节点的最短路径的数量，我想给每个节点一个来自cmap='jet' 的颜色。

代码块：

#Given my fragmented graph F, count the shortest paths passing through each node:
def num_spaths(F):
            num_spaths = dict.fromkeys(F, 0.0)
            spaths = nx.all_pairs_shortest_path(F)
            for source in F:
                for path in spaths[source].values():
                    for node in path[1:]: 
                        num_spaths[node] += 1
            return num_spaths

num_short_paths=num_spaths(F) #Calling the function on F

my_shortest_paths = num_short_paths.values() #Getting the dict values
nodes = F.nodes() #Storing the nodes in F
#Determining the number of colors
n_color = numpy.asarray([my_shortest_paths[n] for n in nodes])

如果图是连通的并且没有簇，我没有问题。如果图有簇，n_color 最终会成为一个非连续数组，因为碎片图丢失了一些节点（例如，从 0 到 N，如果图是碎片的，则并非所有节点都存在于 nodes 中）。

这会产生一个错误：IndexError: list index out of range 指向 n_color = numpy.asarray([my_shortest_paths[n] for n in nodes]) 所在的行。

为了更清楚地了解节点：

非分段图：nodes=[0,1,2,3...,N]
碎片图：nodes=[0,2,3,...,N]

我的问题：如何构建我的n_color，考虑到我的图表中可能不存在某些节点？我认为这个问题对应于：如何构建numpy_array它是离散但不连续的，要与cmap结合使用？

编辑

我尝试使用n_color=[0,5000,10000,15000,20000,25000,30000,35000,40000,45000,50000]，从而创建了一些界限，但随后出现此错误：ValueError: Color array must be two-dimensional。

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib colors networkx

【解决方案1】：

您的my_shortest_paths 实际上是一个列表，而my_shortest_paths[n] for n in nodes，您使用节点的名称作为列表的索引，这导致了您的问题。

我认为您可以改用n_color = numpy.asarray([num_short_paths[n] for n in nodes])。

【讨论】：