在 NetworkX 中“平铺”图形答案

【问题标题】：'Tiling' a graph in NetworkX在 NetworkX 中“平铺”图形
【发布时间】：2016-06-01 09:00:45
【问题描述】：

那么，如果我在 NetworkX 中创建了一个基本图表，有没有办法“平铺”它，这样它可以多次乘以图表？如果它们仍然连接，那就太好了。我已经尝试过一些像 nx.Union() 这样的 fcn，但它似乎覆盖了图表，而不是多次相乘。我找不到任何似乎可以做到这一点的 fcn，有什么想法吗？

编辑：输入将是一个最多包含 50 个节点的图形。输出将是相同的图，但迭代 n 次（这样输出图中有 n50 个节点）。但是，我希望连接原始图的迭代，因此要么覆盖一些节点（st 输出节点''n（输入边））

这有意义吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您正在寻找的函数是 nx.disjoint_union，它可以让您添加两个图形并赋予它们不同的节点值。

 def n_disjoint_unions(G, n):
     H = nx.Graph()
     for _ in range(n):
         H = nx.disjoint_union(H, nx.copy(G))
     return H

但是，您需要指定连接这些新图表的方式。

【讨论】：

我更接近了...我有 this 代表 n=3。现在，我希望所有这些都连接起来，也许它们之间有边（或共享一组节点）。有没有聪明的方法来做到这一点？我正在考虑查看循环内节点的度中心性，如果它们足够低，则将它们连接起来。
@jdg 您可以在原始节点中选择一个节点来连接所有副本吗？但实际上，您的目标是什么？这将有助于找出最佳选择。
我的目标基本上是让网络任意大，这样我们可以测试一些连通性算法。文件需要连接并且很大的原因是我们可以运行一些速度测试，看看哪个最适合非常大的网络......我创建了一个小算法，可以找到连接度最低的节点并将它们连接到其他的，形成一个连接的网络。它似乎工作正常，但需要概括......还有其他方法吗？