contracted_nodes#
- contracted_nodes(G, u, v, self_loops=True, copy=True)[源代码]#
返回收缩节点
u
和v
后的图。节点收缩将两个节点视为一个单一节点,该单一节点连接到原先连接这两个节点的所有边。
- 参数:
- GNetworkX 图
将进行节点收缩的图。
- u, v节点
必须是
G
中的节点。- self_loops布尔值
如果为 True,则
G
中连接u
和v
的任何边在返回的图中将变成新节点的自环。- copy布尔值
如果为 True (默认为 True),则创建
G
的副本并返回,而不是直接修改G
。
- 返回:
- NetworkX 图
如果 copy 为 True,返回一个与
G
类型相同的新图对象(不修改G
),其中u
和v
被视为单一节点。节点v
将合并到节点u
中,因此返回的图中将只包含u
。如果 copy 为 False,则修改G
,其中u
和v
被视为单一节点。节点v
将合并到节点u
中,因此返回的图中将只包含u
。
注意
对于多重图,重新对齐的边的边键可能与旧边的边键不同。这是很自然的,因为边键只在每对节点中唯一。
对于非多重图,如果
u
和v
都与第三个节点w
相邻,则边 (v
,w
) 将被收缩到边 (u
,w
) 中,其属性存储在“contraction”属性里。此函数也可通过
identified_nodes
访问。示例
收缩四节点环图
C_4
的两个不相邻节点,得到路径图(忽略并行边)>>> G = nx.cycle_graph(4) >>> M = nx.contracted_nodes(G, 1, 3) >>> P3 = nx.path_graph(3) >>> nx.is_isomorphic(M, P3) True
>>> G = nx.MultiGraph(P3) >>> M = nx.contracted_nodes(G, 0, 2) >>> M.edges MultiEdgeView([(0, 1, 0), (0, 1, 1)])
>>> G = nx.Graph([(1, 2), (2, 2)]) >>> H = nx.contracted_nodes(G, 1, 2, self_loops=False) >>> list(H.nodes()) [1] >>> list(H.edges()) [(1, 1)]
在带有自环的
MultiDiGraph
中,入边和出边将分别作为边处理,因此在收缩带有自环的节点时,收缩将添加多条边>>> G = nx.MultiDiGraph([(1, 2), (2, 2)]) >>> H = nx.contracted_nodes(G, 1, 2) >>> list(H.edges()) # edge 1->2, 2->2, 2<-2 from the original Graph G [(1, 1), (1, 1), (1, 1)] >>> H = nx.contracted_nodes(G, 1, 2, self_loops=False) >>> list(H.edges()) # edge 2->2, 2<-2 from the original Graph G [(1, 1), (1, 1)]