В настоящее время я пытаюсь построить модель блока, используя пакет python networkx
. Я обнаружил, что функция networkx.quotient_graph
может использоваться для этого задания:
g_block = nx.quotient_graph(G=g, partition=node_list, relabel=True)
На следующем шаге я хочу экспортировать сгенерированный графа блоков "g_block" в файл, который впоследствии импортирует его в средство визуализации, которое поддерживает, например, графические файлы.
nx.write_graphml(g_block, 'test_block.graphml')
Однако это приводит к ошибке:
{KeyError} class 'networkx.classes.graphviews.SubDiGraph'
Может кто-нибудь помочь?
В настоящее время networkx
(версия 2.2) не поддерживает вложенные графики таким образом, что вы можете легко экспортировать и визуализировать. Подумайте о том, как использовать graphviz для обработки вашего вложенного графика и экспортировать его в точечный формат.
Для работы с версией графика networkx
вы можете преобразовать pygraphviz
в график networkx
и наоборот, сохраняя свойство "graph" для узлов (которое семантически является подграфом), аналогично результату quotient_graph
.
Ниже приведен пример преобразования небольшого networkx
графика в pygraphviz
с подграфами и экспорта его в виде dot
файла:
import networkx as nx
import pygraphviz as pgv
G = nx.erdos_renyi_graph(6, 0.5, directed=False)
node_list = [set([0, 1, 2, 3]), set([4, 5])]
pgv_G = pgv.AGraph(directed=True)
pgv_G.add_edges_from(G.edges())
for i, sub_graph in enumerate(node_list):
pgv_G.add_subgraph(sub_graph, name=str(i))
print(pgv_G)
pgv_G.write("test_pgv.dot")
Обратите внимание, что netwrokx
также позволяет писать и читать "dot" формат (см. Пример), однако, поскольку встроенная поддержка вложенных графиков не является слишком полезной для этой цели.
Причина, по которой вы не можете написать quotient_graph
, двояка:
quotient_graph
каждый узел имеет свойство "graph", которое является SubDiGraph
(или SubGraph
, если исходный граф неориентирован). SubDiGraph
- это ReadOnlyGraph
что означает, что его невозможно записать с помощью стандартных networkx.readwrite
.SubDiGraph
в DiGraph
, не каждый формат графического файла позволяет кодировать свойство "graph". Например, формат graphml поддерживает примитивные свойства, такие как логические значения, целые числа и т.д. Подробнее читайте здесь. Одно решение, которое работает, чтобы решить первую проблему, перекрывая свойство "графа" с DiGraph
копией оригинального SubDiGraph
. Второй вопрос можно просто решить, используя другой формат файла (например, формат pickle может работать). Читайте о всех поддерживаемых форматов здесь.
Ниже приведен рабочий пример:
g_block = nx.quotient_graph(G=G, partition=node_list, relabel=True)
def subdigraph_to_digraph(subdigraph):
G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(subdigraph.nodes())
G.add_edges_from(subdigraph.edges())
return G
for node in g_block:
g_block.nodes[node]['graph'] = subdigraph_to_digraph(g_block.nodes[node]['graph'])
nx.write_gpickle(g_block, "test_block.pickle")
Это позволяет писать и загружать вложенный граф для использования с netwrokx
, однако с целью использования экспортированного файла в инструменте визуализации это не слишком полезно.