如何在 NetworkX 中找到有向路径？

Question

所以。我试图通过有向图找到路径。

我从一个包含 3 列的 Pandas 数据框开始：'Source'、'Target'、'weight.' 权重用于跟踪每个列的动作目标（它只是一个数字）。

然后我将 df 转换为边列表：

edge_list = nx.from_pandas_edgelist(df, 'Source','Target','weight')

然后为了更好的衡量，我将 this 转换为有向图（我非常有信心这是正确发生的）

directed_graph = nx.DiGraph(edge_list)

但是，每当我开始在图中搜索路径时，我都会得到无向路径。我检查并仔细检查，但如果我定义路径

path = nx.shortest_path(directed_graph,source=A,target=B,weight='weight')

返回的路径无法通过图中找到的定向路径找到。（但是，它可以通过无向路径找到，所以我想这很重要）

Answer 1

您可以通过指定 create_using=nx.DiGraph()

直接创建二合字母

g = nx.from_pandas_edgelist(df, 'Source','Target','weight', create_using=nx.DiGraph())

nx.from_pandas_edgelist returns 图的实例，而不是边列表，因此您首先创建一个图，然后通过添加两个有向弧将其转换为有向图 (i,j) , (j,i) 对于每个无向边 (i,j).

示例：

>>> g=nx.from_edgelist([(1,2),(3,4)])
>>> g.edges()
EdgeView([(1, 2), (3, 4)])
>>> nx.DiGraph(g).edges()
OutEdgeView([(1, 2), (2, 1), (3, 4), (4, 3)])

如何在 NetworkX 中找到有向路径？

How to find a directed path in NetworkX?

python

directed-graph

networkx