Python中的NetworkX：只连接值而不是键答案

【问题标题】：NetworkX in Python: Connect only values not keysPython中的NetworkX：只连接值而不是键
【发布时间】：2016-04-05 15:46:03
【问题描述】：

我面临与 SO 问题here 类似的问题，数据与描述的几乎相同：

graph = {
    '1': ['2', '3', '4'],
    '2': ['5','11','12','13','14','15'],
    '3' : ['6','7','66','77'],
    '5': ['6', '8','66','77'],
    '4': ['7','66','77'],
    '7': ['9', '10']
}

但是，如果我将此图形数据输入到链接脚本中，它会将数据的键与值连接起来（例如，“1”（第一行的键）与“2”（第二行的键）连接数据集中的下一行）。
~~以示例为例：我想将第一行的“1”与第一行的 2、3、4 连接，但不与 2 连接第二行的。此外，我想将所有值相互连接，例如 2 与 3 与 4 与 5 与 11 等等。~~

这是否清楚？

应保留链接脚本的所有剩余功能（例如通过数边调整节点的圆大小、节点标记等）。

编辑
感谢 Wayne Werner，我注意到我的解释中有一个错误：考虑上述数据集的以下数据：

'3' : ['6','7','66','77'],
'5': ['6', '8','66','77'],

在这种情况下，我想将 3 与 6、7、66、77 连接，而不是将 3 与 5 连接。
此外，我想将 5 与 6、8、66、77 连接起来。

【问题讨论】：

除非我弄错了，否则您要求的是不要执行该工具旨在执行的操作。如果您不想将“1”连接到“2”，请将其从 ['2', '3', '4'] 中删除。
感谢韦恩，感谢您的回复。但是，我想我说得不够清楚：“1”应该与[“2”，“3”，“4”]连接，括号中的数字也应该连接（也与下一个数字连接）括号内的行）。应该不连接的值是 "1" [...] 和下一行的 "2" [...]在数据集中。有了这些信息，请重新阅读我最初的问题。如果还有不清楚的地方，我会再解释一遍；）
只看代码而不阅读文档我猜你是通过'node': ['connection_1', 'connection_2', 'etc'] 指定连接的。如果我没看错，你想要'node1': ['node2'], 'node2':['fnord']，但你不希望node1 连接到node2。这对我来说没有任何意义。您是否了解 networkx 以不同的方式工作，或者您是否要求做除此之外的其他事情？
再次感谢您的回复！我希望我正确理解networkX^^但是是的，你说得对：我想将节点与connection_1和connection_2连接，但不是将节点与node1连接，而不是与node2连接。我加强了你的榜样。请考虑以下数据（除了您的示例）：'node2':['fnord', 'connection_1']。在这种情况下，我想将 node 的 connection_1 与 node2 的 connection_1 连接起来。这清楚吗？（我现在也更新了最初的问题，因为你在我的问题中显示了一个错误^^）
我认为您的理解并不正确，因为您同时要求两种不同的东西。你有一个节点图。您指定节点和要连接的节点。即'1': ['2', '3', '4]，您是说您希望 1 连接到 2、3 和 4。句号。没有别的了。如果您添加 '2': ['3', '4', '5']，那么您的意思是希望 2 连接到 3、4 和 5。也将连接到 1，因为您说过当你写 '1': ['2', '3', '4'] 时，你希望 1 连接到 2。

标签： python matplotlib networkx

【解决方案1】：

您的问题是可能的，我认为您只是对 NetworkX 图形的工作方式感到困惑。向图中添加节点时，您传入一个 ID 来表示该节点。 NetworkX 在内部使用此值来跟踪各个节点。将两个节点连接在一起时，您传递两个 id（代表节点）进行连接。

在您对问题的解释中，您希望 NetworkX 两次接受相同的 ID，但“忘记”该 ID 已经代表一个节点。这是不可能的。

你有两个选择：

单独绘制各个图表（这允许您随意重复使用 ID）
为每个子图创建唯一 ID，但更改节点上的标签。

以下是第二种方法的示例。这里graph 字典中的键用于为每个子图创建一个唯一的 ID 集，例如1_2、1_3、1_4 等。我们使用标签存储唯一 ID，并在创建绘图时应用它们。这样一来，它看起来就像多个节点具有相同的 ID，即使它们没有。

import networkx
from itertools import combinations

graph = {
    '1': ['2', '3', '4'],
    '2': ['5','11','12','13','14','15'],
    '3' : ['6','7','66','77'],
    '5': ['6', '8','66','77'],
    '4': ['7','66','77'],
    '7': ['9', '10']
}

g = networkx.Graph()
labels = {}

for k, vs in graph.items():
    vs.append(k)
    for a, b in combinations(vs, 2):
        # We're creating multiple 'subnetworks', so prefix the ids
        node_a = '%s_%s' % (k, a)
        node_b = '%s_%s' % (k, b)

        g.add_edge(node_a,node_b)

        # Store labels
        labels[node_a] = a
        labels[node_b] = b

# Draw the graph, replacing the labels to hide the unique IDs            
networkx.draw_spring(g, labels=labels)

这会生成以下图像，您可以看到多个节点具有相同的标签，即使在幕后它们具有不同的 ID。

【讨论】：