Question

我试图标记哪些节点位于网络的巨大组件中，哪些节点不在网络中。我并不想简单地抓住巨大的组件。这就是我到目前为止所做的：

def in_giant(G):
    giant = G.components().giant().vs["name"]
    return map(lambda x: x in giant, G.vs["name"])

这很慢。我怀疑通过直接操作G.components()结构可以做到快速的事情。有什么想法吗？

Answer 1

我不确定我是否正确理解了您的问题，但似乎您只需要一个二进制列表（即仅包含True和False的列表），以便项目位于如果相应的顶点位于巨型组件中，则列表中的索引 i 为真。你的解决方案很好，但由于它取决于NumPy，我想我会添加一个不依赖于它的替代方案：

def in_giant(G):
    cl = G.components()
    cl_sizes = cl.sizes()
    giant_component_index = cl_sizes.index(max(cl_sizes))
    return [x == giant_component_index for x in cl.membership]

Answer 2

看起来答案是：

vc = G.components() ##Get VertexClustering object
array(vc.membership)==argmax(vc.sizes) ##argmax(vc.sizes) may always return 0; not sure.

巨型组件中节点的身份，在igraph中使用Python

2 个答案: