基于顶点位置创建 NetworkX 加权图

Question

我以一种方式组织边信息，显示边在常规类型图形中的位置；其中规则图定义为看起来像 "checker-board" 的图。以下是数据组织方式的示例：

(7, 3) (6, 3) 1.0
(7, 3) (8, 3) 1.0
(7, 3) (8, 2) 1.41421356237
(7, 3) (6, 4) 1.41421356237
(7, 3) (7, 4) 1.0
(7, 3) (6, 2) 1.41421356237
(7, 3) (7, 2) 1.0
(7, 3) (8, 4) 1.41421356237

此处，第 1 列表示第一个点的位置（例如，第一个点向上 7 列，向下 3 行），第 2 列表示相邻点，第 3 列表示两点之间的边权重值。提供的示例显示了位置 (7,3) 处的点的所有可能的相邻路径（包括对角线）。

我用这些边创建图形的代码如下所示：

import networkx as nx
edgelist = r'C:\filepath'
edges = nx.read_weighted_edgelist(edgelist, create_using= nx.Graph(), nodetype= int)
nx.draw_networkx(edges)

我没有收到错误，但我只收到一个空输出。关于如何纠正这个的任何想法？我正在使用 Python 27。谢谢！

Answer 1

原则上，节点标识与其位置无关。您可以通过为每个节点创建一个虚拟身份来简化问题，并将节点位置存储在不同的数据结构中，然后在绘制图形时使用。例如，您可以执行以下操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import networkx as nx

def load(fpath):
    # adapated from: 
    data = []
    pattern='\((\d+, \d+)\)'
    with open(fpath, 'r') as f:
        for line in f:
            matches = re.findall(pattern, line)
            source, target = [tuple(map(lambda x:int(x),item.split(','))) for item in matches]
            weight = float(line.split(' ')[-1])
            data.append((source, target, weight))
    return data

data = load('test_grid.txt')
# print data

# determine unique nodes
sources = [source for source, _, _ in data]
targets = [target for _, target, _ in data]
coordinates = set(sources + targets)

# create mappings from node -> coordinate and vice versa
pos     = {ii : xy for ii, xy in enumerate(coordinates)}
inverse = {xy : ii for ii, xy in enumerate(coordinates)}

# create a more conventional edge list
edges = []
for (source_coord, target_coord, weight) in data:
    edge = (inverse[source_coord], inverse[target_coord], weight)
    edges.append(edge)

# create graph and plot
g = nx.Graph()
g.add_weighted_edges_from(edges)
nx.draw(g, pos)

此脚本假定您的图表存储在 test_grid.txt 的文本文件中。根据需要更改路径。

基于顶点位置创建 NetworkX 加权图

Create NetworkX weighted Graph based on vertices location

python

arcgis

networkx

python-2.7