Question

我使用networkx中的Python创建了一个图表。

import networkx as nx
G = createGraph ('abc.csv') #My function that returns graph from file.

connected_components = nx.connected_components(G)
print (connected_components)
<generator object connected_components at 0x00000000221EF1A8>

nbr_cc = nx.number_connected_components(G)
print (nbr_cc)
57215

我想将每个连接的组件转换为clique，然后按以下方式编写csv文件：

node1_id    node2_id    connected_component_id
1           2           1
1           3           1
1           4           1
2           1           1
.           .           .
.           .           .
500         600         9

怎么做？有没有办法在notworkx或使用任何其他python库实现这一点？

Answer 1

您可以使用itertools.permutations：

>>> G
<networkx.classes.graph.Graph object at 0x7f123559f3c8>
>>> list(nx.connected_components(G))
[{0, 4, 5, 6, 7, 9}, {1}, {8, 2}, {3}]

>>> import itertools
>>> import csv
>>>
>>> with open('cliques.csv', 'tw') as f:
...     w = csv.writer(f, csv.excel_tab)
...     w.writerow(['node1', 'node2', 'clique'])
...     w.writerows(p + (i,) for i, n in enumerate(nx.connected_components(G), 1) for p in itertools.permutations(n, 2))
... 
20

创建一个包含以下内容的文件：

node1   node2   clique
0       4       1
0       5       1
0       6       1
0       7       1
0       9       1
4       0       1
4       5       1

...

9       6       1
9       7       1
8       2       3
2       8       3

Answer 2

一旦你看看我使用的具体算法是如何在networkx中编码的，这个答案实际上与PaulPanzer的答案相同：

G=nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2), (2,3), (4,5), (5,6)])
list(nx.connected_components(G))
> [{1,2,3},{4,5,6}]

#we're done setting G up.  Let's do it.

CCs = nx.connected_components(G)
complete_subgraphs = (nx.complete_graph(component) for component in CCs)
H=nx.compose_all(complete_subgraphs)

这里我们首先找到连接的组件（从技术上讲，我们为它们创建了一个生成器）。然后，我们使用nx.complete_graph(nodes)找到所有这些组件的完整图表。最后，我们将所有图表与compose_all一起加入。

使用networkx

2 个答案: