NetworkX中如何定位巨型组件的中心节点？

Question

我正在使用具有 2D 网格形状的常规网络。它由NxN=100x100=10000 节点组成。它有一个坐标系，其中node 0 位于左上角(0,0) 位置，node 10000 位于右下角(100,100) 位置。

网络是这样创建的：

N=100 #The number of nodes per side
G=nx.grid_2d_graph(N,N)
pos = dict( (n, n) for n in G.nodes() ) #Dictionary of all positions
labels = dict( ((i, j), i + (N-1-j) * N ) for i, j in G.nodes() )
nx.set_node_attributes(G, 'pos', pos) #Store pos attributes in the nodes
nx.set_node_attributes(G, 'labels', labels) #Store labels attributes in the nodes
nx.draw_networkx(G, pos=nx.get_node_attributes(G, 'pos'),
                 labels=nx.get_node_attributes(G, 'labels'),
                 with_labels=False, node_size=10)

由于对大量负载的响应，该网络变得支离破碎。这些是许多 csv 文件，它们的值用作节点的输入。失败后的网络是这样的（这是单个加载文件的结果）：

我的问题：如何确定巨型组件的中心节点的位置，以及它与左上角的距离例如，坐标为(0,0)?

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由于响应的可变性，在(0,0) 位置很少有节点，因此使用nx.shortest_path() 将毫无意义，因为所述节点大部分时间都会丢失。因此，我想测量网络的一个点（巨型组件的中心）与同一“区域”的另一个点之间的距离，这可能不是网络的一部分。所以，函数nx.shortest_path()不能使用，否则当路径不存在时会抛出error。

Answer 1

• 首先使用以下命令检索您图形的巨型组件：(referenced here)

  giant = max(nx.connected_component_subgraphs(G), key=len)

• 检索中心节点：

  center_nodes = center(giant)

• 节点的位置是中心节点本身，因为键是位置。例如显示中心节点的位置：

  print center_nodes

• 要确定从中心节点之一到 (i,j) 坐标的距离，您必须保留原始图形的副本，其中包含所有 100x100 节点。我这里用org_G

  # i,j can represent any coordinate in the 100x100 grid (0,0) for instance
  n = (i,j) 
  print nx.shortest_path(org_G,n,center_nodes[0])