Question

我有一个包含25万个节点和100万个边的大型图形，以计算其顶点之间的间隔（不计任何权重）。我的目标是使用python-igraph完成这项工作，因为它支持与其他软件包的并行计算。当我在具有100个顶点的相对较小的晶格上比较python-igarph和networkx的结果时（见图）。我发现它们完全不同。即使对于具有9个节点的晶格，igraph的结果全为0，而networkx的结果似乎是正确的。谁能帮我解决python-igraph这个问题？

代码如下：

from igraph import *
import networkx as nx

print("\tUse python-igraph with Vertices=100 ") 
ig = Graph.Lattice([10, 10], 4, False, False, False) 
bt1 = ig.betweenness(directed=False, cutoff=None,nobigint=False) 
print("\tBetweenness of python-igraph:") 
print(bt1) 
print("\tUse networkx with Vertices=100") 
G_la= nx.grid_2d_graph(10,10,periodic=False) 
bt2 = nx.betweenness_centrality(G_la) 
print("\tBetweenness of networkx:") 
print (bt2)

在此处enter image description here enter image description here

输入图片描述

Answer 1

根据我对igraph Lattice函数的documentation的理解，您拥有的数字4表示一个节点将连接到最多相距4步的任何节点在格子上。 networkx图将仅连接到4个最近的邻居。所以igraph有很多联系。在9节点的示例中，igraph的所有节点都已连接。

为清楚起见，networkx会将节点(1,1)与(1,0)，(0,1)，(1,2)和(2,1)连接起来，而您的igraph命令将其与所有这些，还有(1,3)，(1,4)，(1,5)，(0,4)等。（由于igraph不在我的计算机上，因此我没有明确检查，但我可以肯定这是对文档的正确理解。）

与python-igraph和networkx之间的中介

1 个答案: