networkx得到一个graph的压缩图代码

在networkx中，可以使用`Graph.quotient_graph(partition, relabel_nodes=True)`函数得到图的压缩图。

其中，`partition`是一个字典，将图中的结点映射到一个集合中。

例如：

import networkx as nx

G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 1)])

partition = {1: 0, 2: 0, 3: 1, 4: 1, 5: 1}
H = G.quotient_graph(partition, relabel_nodes=True)

这里，结点1和2被映射到集合0中，结点3、4、5被映射到集合1中，得到的H就是G的压缩图.

相关问题

如何使用networkx 查找两个graph之间的关联

可以使用 NetworkX 提供的 `subgraph_isomorphism` 模块来查找两个图之间的关联。具体步骤如下：

1. 首先将两个图用 NetworkX 中的 `Graph()` 函数创建为 NetworkX 图对象。

2. 然后使用 `subgraph_isomorphism` 模块中的 `graph_could_be_isomorphic()` 函数检查两个图是否具有同构关系。

3. 如果返回值为 `True`，则可以使用 `subgraph_isomorphism` 模块中的 `graph_match()` 函数找到两个图之间的关联。

下面是一个例子：

import networkx as nx
from networkx.algorithms import isomorphism

# 创建两个图
G1 = nx.Graph()
G1.add_edges_from([(1,2),(2,3),(3,4),(4,1)])
G2 = nx.Graph()
G2.add_edges_from([(10,20),(20,30),(30,40),(40,10)])

# 判断两个图是否具有同构关系
GM = isomorphism.GraphMatcher(G1,G2)
if GM.is_isomorphic():
    # 输出两个图之间的关联
    print(GM.mapping)
else:
    print("没有找到同构关系")

这个例子中，我们创建了两个具有同样的拓扑结构的图 `G1` 和 `G2`。然后使用 `GraphMatcher()` 函数检查它们是否具有同构关系。最后，如果返回值为 `True`，则输出两个图之间的关联。

networkx 已知有一个图graph_B,就算这个图的网络效率

NetworkX是一个Python库，专门用于处理各种类型的图（包括无向图、有向图等），它提供了一系列强大的工具来分析和操作图形数据。要计算一个图的“网络效率”（也称为“连通度”或“有效性”），通常是指图中所有顶点之间最短路径的平均长度。这个指标反映了图中信息传播或扩散的能力。

对于给定的`networkx`图`graph_B`，你可以使用`all_pairs_shortest_path_length()`函数来获取所有顶点对之间的最短路径长度，然后计算平均值。这是一个基本步骤：

import networkx as nx

# 假设 graph_B 是 NetworkX 图对象
shortest_paths = nx.all_pairs_shortest_path_length(graph_B)
path_lengths = [length for _, length in shortest_paths.values()]

# 计算网络效率（平均最短路径长度）
efficiency = sum(path_lengths) / len(path_lengths)

print(f"网络B的网络效率是: {efficiency}")

请注意，如果图中存在孤立节点或者环路，上述计算可能会导致除以零错误。在网络效率的计算中，有些版本会排除这些特殊情况。