Question

我想从图中提取两个节点，因为它们不应该被连接，即它们之间不存在直接边缘。我知道我可以使用“random.choice（g.edges（））获得随机边缘”，但这会给我连接的随机节点。我想要一对未连接的节点（一对未连接的边）。帮帮我们......伙计们

Answer 1

简单！ :)

抓取一个随机节点 - 然后从排除邻居及其自身的节点列表中选择一个随机节点。代码说明如下。：）

import networkx as nx
from random import choice

# Consider this graph
#
#     3
#     |
# 2 - 1 - 5 - 6
#     | 
#     4

g = nx.Graph()
g.add_edge(1,2)
g.add_edge(1,3)
g.add_edge(1,4)
g.add_edge(1,5)
g.add_edge(5,6)

first_node = choice(g.nodes())                  # pick a random node
possible_nodes = set(g.nodes())
neighbours = g.neighbors(first_node) + [first_node]
possible_nodes.difference_update(neighbours)    # remove the first node and all its neighbours from the candidates
second_node = choice(list(possible_nodes))      # pick second node      

print first_node, second_node

Answer 2

到目前为止，这里提出的解决方案都不会均匀地对非边缘（v1，v2）进行采样。考虑具有4个节点和2个边的示例图：

1 —— 2
|
3    4

有4种非边缘可供选择：（1,4），（2,3），（2,4），（3,4）。使用玛丽亚或菲利普的方法从所有4个顶点中随机选择第一个顶点，然后从受限制的顶点集中选择第二个顶点，以便不创建任何边（或自循环）为每个要选择的非边缘提供以下概率：

p（1,4）= 1/4 * 1 + 1/4 * 1/3 = 8/24

p（2,3）= 1/4 * 1/2 + 1/4 * 1/2 = 6/24

p（3,4）= p（2,4）= 1/4 * 1/2 + 1/4 * 1/3 = 5/24

所以程序不统一。

这意味着如果您想要均匀采样的非边缘，则必须选择两个不受限制的顶点，并在它们形成现有边（或相等）时拒绝样本（两个顶点）。在NetworkX中：

v1 = np.random.choice(G.nodes())
v2 = np.random.choice(G.nodes())

while G.has(edge(v1,v2)) or v1==v2:
  v1 = np.random.choice(G.nodes())
  v2 = np.random.choice(G.nodes())

Answer 3

我不知道那个库，但我猜你可以做到以下几点：

  n1 = random.choice(g.nodes())
  n2 = random.choice(g.nodes()) 
  while (n1 == n2 or any of the edges of n1 lead to n2):
    n2 = random.choice(g.nodes())
  enjoy(yourNodes)

干杯

Answer 4

如果图表很小，您可以将nx.non_edges()收集到np.array和random.choice中：

non_edges = np.array(nx.non_edges(graph))

sample_num = 10000
sample = non_edges[np.random.choice(len(non_edges), sample_num, replace=False)]

请注意non_edges()本身会返回生成器，而不是实际列表。但是如果你把它变成np.array，你就会收集生成器中的所有物品。如果你的图形很大且稀疏，这可能会引起内存错误，但对于小图形，这将是最直接的方法。

如何从未连接的图形中随机选择两个节点（节点对），Python，networkx

4 个答案: