私は加重グラフを持っています:
F=nx.path_graph(10)
G=nx.Graph()
for (u, v) in F.edges():
G.add_Edge(u,v,weight=1)
ノードリストを取得します。
[(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 8), (8, 9)]
このルールで各エッジの重みを変更したいと思います。
ノード5などの1つのノードを削除します。明らかに、Edge (4, 5)
、および(5, 6)
が削除され、各エッジの重みは次のようになります。
{# these edges are nearby the deleted Edge (4, 5) and (5, 6)
(3,4):'weight'=1.1,
(6,7):'weight'=1.1,
#these edges are nearby the edges above mentioned
(2,3):'weight'=1.2,
(7,8):'weight'=1.2,
#these edges are nearby the edges above mentioned
(1,2):'weight'=1.3,
(8,9):'weight'=1.3,
# this Edge is nearby (1,2)
(0,1):'weight'=1.4}
このアルゴリズムの書き方は?
path_graph
は単なる例です。どんなグラフタイプにも合うプログラムが必要です。さらに、プログラムは反復可能である必要があります。つまり、Originグラフから毎回1つのノードを削除できます。
エッジの重みには、G [u] [v] ['weight']としてアクセスするか、エッジデータを反復処理することでアクセスできます。だからあなたは例えばすることができます.
In [1]: import networkx as nx
In [2]: G=nx.DiGraph()
In [3]: G.add_Edge(1,2,weight=10)
In [4]: G.add_Edge(2,3,weight=20)
In [5]: G[2][3]['weight']
Out[5]: 20
In [6]: G[2][3]['weight']=200
In [7]: G[2][3]['weight']
Out[7]: 200
In [8]: G.edges(data=True)
Out[8]: [(1, 2, {'weight': 10}), (2, 3, {'weight': 200})]
In [9]: for u,v,d in G.edges(data=True):
...: d['weight']+=7
...:
...:
In [10]: G.edges(data=True)
Out[10]: [(1, 2, {'weight': 17}), (2, 3, {'weight': 207})]