使用networkx反转邻接矩阵答案

【问题标题】：Invert adjacency matrix using networkx使用networkx反转邻接矩阵
【发布时间】：2020-06-27 18:23:52
【问题描述】：

我有很大的无向图（大约 20 万个节点）。我想反转它的邻接矩阵。因此，如果 A 和 B 在第一个图中连接，它们不应该在新图中连接。我该如何处理？

【问题讨论】：

documentation
我正在尝试使用non neighbors func.

【解决方案1】：

您似乎正在寻找Complement Graph。您在 NetworkX 中有一个功能可以做到这一点。这是一个例子：

G = nx.Graph()
G.add_edges_from(((1,2),(1,3),(2,4),(4,5),(5,1),(8,2)))

plt.figure(figsize=(12, 5))
nx.draw(G, with_labels=True, node_color='lightgreen',node_size=500)

H = nx.complement(G)
plt.figure(figsize=(12, 5))
nx.draw(H, with_labels=True, node_color='lightgreen',node_size=500)

【讨论】：

谢谢，但是当我运行您的代码时，它会占用计算机上的所有 RAM（~ 13 GB）并崩溃。仅存储第一张图就需要 1.55 GB。你现在我该如何解决它？
我将页面文件的大小增加到 32 GB，但程序仍然无法运行

【解决方案2】：

def invert_graph(G, v_num = v_num):
    g_2 = generate_empty_graph(v_num)
    for i in range(1, v_num + 1):
        if i%100 == 0:
            print("Inverting ", i)
        non_neighbors = nx.non_neighbors(G, i)
        for neighbor in non_neighbors:
            g_2.add_edge(i, neighbor)

【讨论】：