identified_nodes#

identified_nodes(G, u, v, self_loops=True, copy=True)#

返回收缩 u 和 v 后得到的图。

节点收缩将两个节点识别为一个单独的节点，该节点与原先两个节点相关联的任何边都相关联。

参数:
GNetworkX 图

将要收缩节点的图。

u, v节点

必须是 G 中的节点。

self_loops布尔值

如果为 True，则在 G 中连接 u 和 v 的任何边将成为返回图中新节点上的自环。

copy布尔值

如果为 True（默认为 True），则复制 G 并返回副本，而不是直接修改 G。

返回:
Networkx 图

如果 Copy 为 True，则返回一个与 G 类型相同的新图对象（不修改 G），其中 u 和 v 被识别为一个单独的节点。右侧节点 v 将合并到节点 u 中，因此返回的图中将只出现 u。如果 copy 为 False，则修改 G，其中 u 和 v 被识别为一个单独的节点。右侧节点 v 将合并到节点 u 中，因此返回的图中将只出现 u。

另请参阅

contracted_edge
quotient_graph

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，因为边键仅在每对节点内是唯一的。

对于非多重图，其中 u 和 v 与第三个节点 w 相邻，边 (v, w) 将收缩到边 (u, w) 中，其属性将存储到“contraction”属性中。

此函数也可以通过 identified_nodes 访问。

示例

收缩四节点环图 C_4 中的两个不相邻节点，将得到路径图（忽略平行边）

>>> 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，入边和出边将被单独视为边，因此在收缩具有自环的节点时，收缩操作将添加多条边

>>> 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)]
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