Question

我有以下网络图：

import networkx as nx
net = nx.Graph()
node_list = ["Gur","Qing","Samantha","Jorge","Lakshmi","Jack","John","Jill"]
edge_list = [("Gur","Qing",{"relation":"work"}),
         ("Gur","Jorge", {"relation":"family"}),
        ("Samantha","Qing", {"relation":"family"}),
        ("Jack","Qing", {"relation":"work"}),
        ("Jorge","Lakshmi", {"relation":"work"}),
        ("Jorge","Samantha",{"relation":"family"}),
        ("Samantha","John", {"relation":"family"}),
        ("Lakshmi","Jack", {"relation":"family"}),
        ("Jack","Jill", {"relation":"charity"}),
        ("Jill","John",{"relation":"family"})]

net.add_nodes_from(node_list)
net.add_edges_from(edge_list)

我想构建一个给定网络，节点名称和关系类型的函数，该函数返回给定人员直接连接的人员列表。

这是我到目前为止获得的功能：

def get_relations(graph,node,relationship):
        if relationship == 'charity':
            charity = [ (v) for (u,v,d) in net.edges( data = True) if d["relation"]=="charity"]
            return list(set(charity))
        else:

            if relationship == 'work':
                work = [ (v) for (u,v,d) in net.edges( data = True) if d["relation"]=="work"]
                return list(set(work))
            else:

                if relationship == 'family':
                    family = [(v) for (u,v,d) in net.edges( data = True) if d["relation"]=="family"]
                    return list(set(family))
                else:
                    return None

这样调用函数：

get_connections(net, 'John', 'family')

产生以下输出：

['Gur', 'Samantha', 'John', 'Lakshmi']

这不是我所需要的，我希望它仅返回那些直接连接到John的人，或者返回具有直接路径而不是间接路径的任何节点。

以相同的方式调用该函数应将其产生为正确的输出：

['John', 'Jill', 'Samantha', 'Qing', 'Jorge', 'Gur']

尝试输入代码：

def get_relations(graph,node,relationship):
    if relationship not in {'charity', 'work', 'family'}: 
        return None
    relation_net = nx.Graph([(u,v,d) for (u, v, d) in net.edges( data = True)
                             if d["relation"] == relationship])

    relation_subnet = nx.Graph([(node,v,d) for (u, v, d) in relation_net.edges( data = True)
                             if d["relation"] == relationship])

    return list(set(relation_subnet.nodes))

但是，这仍然返回错误的结果。

Answer 1

首先，重构您的函数定义，以便更容易理解：

def get_relations(graph,node,relationship):
    if relationship not in {'charity', 'work', 'family'}:
        return None
    connections = [v for (u, v, d) in G.edges(data = True) if d["relation"] == relationship]
    return list(set(connections))

然后使用较小的网络对其进行测试（也使事情更容易发生）：

node_list = ["Gur","Qing","Samantha","Jorge","Lakshmi","Jack","John","Jill"]
edge_list = [
    ("Jack","Qing", {"relation":"work"}),
    ("Gur","Jorge", {"relation":"family"}),
    ("Samantha","Qing", {"relation":"family"}),
    ("Jorge","Samantha",{"relation":"family"}),
    ("Lakshmi","Jack", {"relation":"family"}),
    ("Jill","John",{"relation":"family"})
]
net = nx.Graph()
net.add_nodes_from(node_list)
net.add_edges_from(edge_list)

我们可以立即看到您的函数无法满足您的需求：

对get_relations(G, 'John', 'family')的调用产生以下输出：

['Jack', 'Jorge', 'Jill', 'Samantha']

您没有逻辑在代码中的任何地方使用所需的节点。

您真正应该做的是：

找到具有正确的net属性和由其连接的所有节点的'relation'子图（称为relation_net）
正在查找包含所需节点的relation_sub_net（可能是整个事物）的完全连接的组件子图（称为relation_net）。
输出relation_sub_net的节点列表。这是您想要的输出。

如果您想尝试一下，我敢肯定，如果您遇到困难，很多人（包括我自己）都会很乐意为您提供帮助。

Answer 2

根据Parent的指南，您的编码尝试非常接近。问题出在您的第二次提取中，当您尝试仅获取那些连接到John的边时：

state

（u，v，d）的选择（node，v，d）错误，并且条件错误。在第一句

Child

对于PMende中的每个节点，请获取src，dst和arc值...，然后丢弃src并将relation_subnet = nx.Graph([(node,v,d) for (u, v, d) in relation_net.edges( data = True) if d["relation"] == relationship])强制插入该位置。仅当(node,v,d) for (u, v, d) in ...已经恰好是源时才有效；否则，您只是创建了一个新的子网边缘，例如

relation_net

相反，您需要将包括约翰在内的那些边缘保持在位置。

第二，您的“关系”过滤器第二次不执行任何操作；您已经第一次包括了所有家庭关系。取而代之的是，您需要收集与约翰一起出现在家庭边缘的每个人。

John

这可以正确产生

John

Samantha和Jill是John的唯一直接联系家庭。如果要在此列表上进行串联关闭，则需要迭代该过程，将("John","Jack", {"relation":"family"}) # Lakshmi removed的每个新用户添加到Jill和/或Samantha中，重复进行直到没有新节点添加。

你能从那里拿走吗？

Answer 3

再次向大家问好：）我要感谢大家的宝贵时间和帮助，您的确帮助我提高了对所面临问题的了解和了解，现在我对网络有了更多的了解。我终于找到了我想要的解决方案。就是这样：

def get_relations(graph,node,relationship):
    if relationship not in {'charity', 'work', 'family'}:
        return None

    relation_net = nx.Graph([(u,v,d) for (u,v,d) in net.edges(nbunch = net.nodes(), data = True) if u == node or v == node])
    relation_subnet = nx.Graph([(u,v,d) for (u,v,d) in net.edges(nbunch = relation_net.nodes(), data = True) if d['relation']== relationship])
    relation1 = nx.Graph([(u,v,d) for (u,v,d) in net.edges(nbunch = relation_subnet.nodes(), data = True) if d['relation'] == relationship])
    relation2 = nx.Graph([(u,v,d) for (u,v,d) in net.edges(nbunch = relation1.nodes(), data = True) if d['relation'] == relationship])


    return list(set(relation2))

我发布此信息是因为也许我认为这可能会在某个时候帮助某人。没有你们的帮助，我做不到。再次感谢：D

在网络图中获取直接边缘连接

3 个答案: