Question

我目前正在尝试使用python软件包networkx构建一个块模型。我发现函数networkx.quotient_graph可以用于这项工作：

g_block = nx.quotient_graph(G=g, partition=node_list, relabel=True)

下一步，我想将生成的框图“ g_block”导出到文件中，然后在支持诸如graphml-files的可视化工具中将其导入。

nx.write_graphml(g_block, 'test_block.graphml')

但是，这会导致错误：

{KeyError}类'networkx.classes.graphviews.SubDiGraph'

有人可以帮忙吗？

Answer 1

当前networkx（2.2版）不支持以易于导出和可视化的方式显示嵌套图。考虑使用 graphviz 处理嵌套图并将其导出为dot格式。

要使用networkx版的图形，您可以将pygraphviz转换为networkx图，反之亦然，方法是保留节点的'graph'属性（语义上是子图），类似于quotient_graph的结果。

下面是一个将带有子图的小型networkx图转换为pygraphviz并将其导出为dot文件的示例：

import networkx as nx
import pygraphviz as pgv

G = nx.erdos_renyi_graph(6, 0.5, directed=False)
node_list = [set([0, 1, 2, 3]), set([4, 5])]
pgv_G = pgv.AGraph(directed=True)
pgv_G.add_edges_from(G.edges())
for i, sub_graph in enumerate(node_list):
    pgv_G.add_subgraph(sub_graph, name=str(i))

print(pgv_G)
pgv_G.write("test_pgv.dot")

请注意，netwrokx还允许读写点格式（请参阅example），但是，由于不存在对嵌套图的内置支持，因此对于此目的并没有太大帮助。

您不能写quotient_graph的原因有两个：

在quotient_graph中，每个节点都有一个“图形”属性，该属性为SubDiGraph（如果原始图形是无向的，则为SubGraph）。 SubDiGraph是ReadOnlyGraph，这意味着无法使用标准networkx.readwrite实用程序来编写它。
即使我们将SubDiGraph转换为DiGraph，也并非每种图形文件格式都允许对'graph'属性进行编码。例如，graphml格式支持基本属性，例如布尔值，整数等。了解更多here。

一种可行的解决方案是通过使用原始DiGraph的{{1}}副本覆盖'graph'属性来解决第一个问题。第二个问题可以简单地通过使用另一种文件格式来解决（例如，pickle格式可以工作）。阅读所有受支持的格式here。

以下是一个有效的示例：

SubDiGraph

这允许编写和加载嵌套图以供g_block = nx.quotient_graph(G=G, partition=node_list, relabel=True) def subdigraph_to_digraph(subdigraph): G = nx.DiGraph() G.add_nodes_from(subdigraph.nodes()) G.add_edges_from(subdigraph.edges()) return G for node in g_block: g_block.nodes[node]['graph'] = subdigraph_to_digraph(g_block.nodes[node]['graph']) nx.write_gpickle(g_block, "test_block.pickle")使用，但是用于在可视化工具中使用导出文件的目的，不太有用。

使用networkx将嵌套的网络写入文件（例如gml，graphml或nnf）

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