Question

我使用networkx库在python中定义了两个图，现在我要考虑节点的“名称”来测量这两个图之间的距离

我创建了两个图，看起来完全一样（树图）

G=nx.Graph()
G.add_edges_from([("A","B"),("A","C")])

H=nx.Graph()
H.add_edges_from([("X","Y"),("X","Z")])

res=nx.graph_edit_distance(G,H)
res2=nx.optimize_edit_paths(G,H)
res3=nx.optimal_edit_paths(G,H)

我希望替换所有节点，因为节点名称不同，但是我得到的结果是成本（更改/距离）为0。这意味着该函数未考虑节点的名称。

在documentation中，建议使用函数“ node_math”，但我不知道如何使用它。它似乎不是networkx函数。

Answer 1

给出答案为0的原因是因为它认为节点相等。如果您看到该文档，便会提到

node_match（可调用）–如果G1中的节点n1，则返回True的函数   和G2中的n2在匹配过程中应被视为相等。

该函数将被调用
node_match(G1.nodes[n1], G2.nodes[n2]).
也就是说，该函数将接收以下节点的属性字典 n1和n2作为输入。

现在，由于您尚未声明任何属性，因此在这种情况下

G.nodes['A'] will return {}

和

H.nodes['Z'] will return {}

现在，由于两者都是空字典，因此它们将被视为相等。

这是您代码的修改版本，我在其中为您的节点添加了标签属性。

import networkx as nx

G=nx.Graph()
G.add_nodes_from([("A", {'label':'a'}), ("B", {'label':'b'}),
                  ("C", {'label':'c'})])

G.add_edges_from([("A","B"),("A","C")])

H=nx.Graph()
H.add_nodes_from([("X", {'label':'x'}), ("Y", {'label':'y'}),
                  ("Z", {'label':'z'})])
H.add_edges_from([("X","Y"),("X","Z")])

# This is the function which checks for equality of labels
def return_eq(node1, node2):
    return node1['label']==node2['label']

print(nx.graph_edit_distance(G, H, node_match=return_eq))
# Output: 3

如何通过考虑节点名称来测量图形编辑距离

1 个答案: