python igraph，基于顶点名称/标签的图形交集/联合

Question

我对 Python 和 igraph 还是很陌生。对于我的学士论文，我必须比较图表，从而确定图表的交集和并集。我尝试了以下方法：

from igraph import *
import json

with open('test_graphs.json') as data_file:
    data = json.load(data_file)

test1 = data['test1']
test2 = data['test2']

t1 = Graph(directed=True)
for v in test1:
    t1.add_vertex(v)
for v in test1:
    for o in test1[v]:
        t1.add_edge(v, o)
print(t1)

t2 = Graph(directed=True)
for v in test2:
    t2.add_vertex(v)
for v in test2:
    for o in test2[v]:
        t2.add_edge(v, o)

print(t2)

gr = t1.intersection(t2)
print(gr)

我的json文件在哪里：

{
    "test1" : {
        "A": ["B","C"],
        "B": [],
        "C": []
    },

    "test2" : {
        "A": ["B","D"],
        "B": [],
        "D": []
    }
}

我预计交叉点的输出是 A->B。但是出现了以下输出：

IGRAPH DN-- 3 2 --
+ attr: name (v)
+ edges (vertex names):
A->B, A->C
IGRAPH DN-- 3 2 --
+ attr: name (v)
+ edges (vertex names):
A->B, A->D
IGRAPH D--- 3 2 --
+ edges:
2->0 2->1

第一个打印的图表显示，两个输入图表都按预期工作（即使很难，我也不明白“attr”是从哪里来的？）。 但是输出图并不认为我的两个图中的顶点 A 和 B 是相同的，而 C 和 D 是相同的。所以我的问题是：考虑到顶点的标签，我如何确定图形的交集（和模拟并集）。

Answer 1

在由 paqmo 链接的问题Perform union of graphs based on vertex names Python igraph 中，维护者说此功能（按顶点名称的联合或交叉）在 python-igraph 中不可用。所以你必须自己编写函数来完成。

这是工会的一种方法。将孤立的顶点添加到两个图中，使它们都具有相同的顶点名称集，然后置换它们的两个顶点集，以使名称以相同的顺序出现。然后标准的union 方法（相当于| 运算符）将做正确的事情。不幸的是，union 方法不维护属性，因此您必须添加回名称以及您需要的任何其他属性。

def named_union(graph1, graph2):
    A = graph1.copy()
    B = graph2.copy() # so added vertices don't affect original graphs
    Anams = set(A.vs['name'])
    Bnams = set(B.vs['name'])
    A.add_vertices(list(Bnams - Anams))
    B.add_vertices(list(Anams - Bnams))
    nams = sorted(Anams | Bnams)
    Aind = [nams.index(nm) for nm in A.vs['name']]
    Bind = [nams.index(nm) for nm in B.vs['name']]
    A = A.permute_vertices(Aind) # permute vertices to come in same order as in nams
    B = B.permute_vertices(Bind) # ditto
    Z = A | B
    Z.vs['name'] = nams
    return Z

我们可以对交叉点做类似的事情，除了我们从每个图中删除不在另一个图中的顶点，然后在使用标准 intersection 方法之前，在两个图中排列剩余顶点以相同的顺序出现（或& 运算符）。

def named_intersect(graph1, graph2):
    A = graph1.copy()
    B = graph2.copy() # so removed vertices don't affect original graphs
    Anams = set(A.vs['name'])
    Bnams = set(B.vs['name'])
    A.delete_vertices(Anams - Bnams)
    B.delete_vertices(Bnams - Anams)
    nams = sorted(Anams & Bnams)
    Aind = [nams.index(nm) for nm in A.vs['name']]
    Bind = [nams.index(nm) for nm in B.vs['name']]
    A = A.permute_vertices(Aind)
    B = B.permute_vertices(Bind)
    Z = A & B
    Z.vs['name'] = nams
    return Z

琐事：delete_vertices 在给定集合时会做正确的事，但 add_vertices 不会，除非我们先将集合变成列表。例如，包含两个元素“A”和“B”的集合会导致添加两个顶点，均名为 {'A', 'B'}——这似乎是一个错误。