为每个节点迭代变量 | Python 图中的节点连接性答案

【问题标题】：Iterate variable for every node | Node Connectivity in Python Graph为每个节点迭代变量 | Python 图中的节点连接性
【发布时间】：2021-05-26 21:29:43
【问题描述】：

我想在图中找到节点 1 和其余节点之间的节点连通性。输入文本文件格式如下：

1 2 1
1 35 1
8 37 1

以此类推，共 167 行。第一列代表源节点，第二列代表目的节点，最后一列代表边的权重。

我正在尝试从输入文件中读取源节点、目标节点并在它们之间形成一条边。然后我需要确定它是否是一个连接的网络（只有图形的一个组件，没有子组件）。这是代码

from numpy import*
import networkx as nx
G=nx.empty_graph()

for row in file('out40.txt'):
    row = row.split()
    src = row[0]
    dest = row[1]
    #print src
    G.add_edge(src, dest)
    print src, dest

for i in range(2, 41):
    if nx.bidirectional_dijkstra(G, 1, i): print "path exists from 1 to ", i

使用手动添加边

G.add_edge(1, 2)

工作但很乏味，不适合像我这样的大型输入文件。当我手动添加边时，if 循环条件有效，但对上述代码抛出以下错误：

in neighbors_iter
raise NetworkXError("The node %s is not in the graph."%(n,))
networkx.exception.NetworkXError: The node 2 is not in the graph.

任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： python graph networkx

【解决方案1】：

在您的代码中，您将添加节点 "1" 和 "2" 等等（因为从文件中读取会为您提供字符串，除非您明确转换它们）。

但是，您随后尝试引用节点 1 和 2。我猜networkx 不认为2 == "2"。

尝试更改此设置...

G.add_edge(src, dest)

到这里：

G.add_edge(int(src), int(dest))

【讨论】：

@bhanu：如果这对您来说是正确的解决方案，请将其标记为这样（并对有用的答案进行投票）
@Rabarberski 我做到了！谢谢。

【解决方案2】：

不确定这是否适合您，但您是否知道 networkx 对多种图形文本格式的内置支持？

edge list format 似乎非常适合您的情况。具体来说，以下方法无需自定义代码即可读取您的输入文件：

G = nx.read_weighted_edgelist(filename)

如果您想移除权重（因为您不需要它们），您可以随后执行以下操作：

for e in G.edges_iter(data=True):
    e[2].clear()                   #[2] is the 3rd element of the tuple, which 
                                   #contains the dictionary with edge attributes

【讨论】：

谢谢，我还没看。我将对此进行探索。
我已经编辑了我的答案，read_weighted_edgelist() 方法正是你所需要的。
太棒了！我想我将来在使用加权边缘时会使用它。目前，使用未加权的边缘。谢谢！
谢谢你，这真的很有帮助！

【解决方案3】：

来自Networkxdocumentation：

for row in file('out40.txt'):
    row = row.split()
    src = row[0]
    dest = row[1]
    G.add_nodes_from([src, dest])
    #print src
    G.add_edge(src, dest)
    print src, dest

错误消息显示图形 G 没有您要在其间创建边的节点。

【讨论】：

Amber 回答了！我没有将它类型转换为整数。谢谢！

【解决方案4】：

您还可以使用“is_connected()”来简化此操作。例如

$ cat disconnected.edgelist
1 2 1
2 3 1
4 5 1
$ cat connected.edgelist 
1 2 1
2 3 1
3 4 1
$ ipython

In [1]: import networkx as nx

In [2]: print(nx.is_connected(nx.read_weighted_edgelist('disconnected.edgelist')))
False

In [3]: print(nx.is_connected(nx.read_weighted_edgelist('connected.edgelist')))
True

【讨论】：

感谢@aric，我正在使用“nx.number_connected_components(G)”来查找图表是否已连接。但是，我想知道是否有一种方法可以连接图形的两个断开连接的组件。你知道任何方法吗？谢谢。

【解决方案5】：

另一种选择是将文件加载为 pandas 数据框，然后使用iterrows 进行迭代：

import pandas as pd
import networkx as nx

cols = ["src", "des", "wei"]
df = pd.read_csv('out40.txt', sep=" ", header=None, names=cols)
G = nx.empty_graph()

for index, row in df.iterrows():
    G.add_edge(row["src"], row["des"])

【讨论】：