Как сгенерировать полностью подключенный подграф из списка node с использованием модуля python networkx

Мне нужно создать полностью подключенный подграф с networkx, начиная с списка узлов, которые я хочу подключить. В принципе, я хочу, чтобы все узлы в списке передавали функции, которые должны быть связаны друг с другом.

Интересно, есть ли какая-нибудь встроенная функция для достижения этого (чего я не нашел)? Или я должен думать о некотором алгоритме?

Большое спасибо.

Ответ 1

Я не знаю ни одного метода, который делает это, но вы можете легко имитировать метод complete_graph() networkx и слегка изменить его (почти как встроенный):

import networkx
import itertools

def complete_graph_from_list(L, create_using=None):
    G = networkx.empty_graph(len(L),create_using)
    if len(L)>1:
        if G.is_directed():
            edges = itertools.permutations(L,2)
        else:
            edges = itertools.combinations(L,2)
        G.add_edges_from(edges)
    return G

S = complete_graph_from_list(["a", "b", "c", "d"])
print S.edges()

Ответ 2

Существует функция для создания полностью подключенных (то есть полных) графиков, nameley complete_graph.

import networkx as nx
g = nx.complete_graph(10)

Он принимает целочисленный аргумент (количество узлов в графе), и поэтому вы не можете управлять метками node. Я не нашел функцию для этого автоматически, но с itertools достаточно легко:

from itertools import combinations

nodes = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
edges = combinations(nodes, 2)
g = nx.Graph()
g.add_nodes_from(nodes)
g.add_edges_from(edges)

combinations(nodes, 2) создаст 2-элементные кортежи со всеми комбинациями пар nodes, которые затем будут работать как ребра на графике.

Это решение, однако, справедливо только для неориентированных графов. Взгляните на решение zubinmehta для более общего подхода.

Ответ 3

Вы можете использовать команды networkx для непосредственного создания клики с целыми узлами, а затем есть простая команда, чтобы перемаркировать узлы с любыми другими хешируемыми именами.

import networkx as nx
L=["hello", "world", "how", "are", "you"]
G=nx.complete_graph(len(L))
nx.relabel_nodes(G,dict(enumerate(L)), copy = False) #if copy = True then it returns a copy.