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以下代码查找给定图“G”的社区,并根据节点所属的社区为该图内的节点分配 0-n 的值。然后代码为每个社区创建新的子图,并在每个社区中找到度数最高的节点。最后,每个子图的顶部节点被集成到一个整体字典中:
G = 'max : john', 'max : tom', 'jim : john'....'jack : james'
node_partition = dict(community_louvain.best_partition(G))
print node_partition = max: 1, john: 0, james: 3, jim: 4,...tom: 0
"""number of communities = n = list(set(node_partition.values()))"""
dict0 = {k: v for k, v in node_partition.items() if v !=[0]}
G0 = G.copy()
G0.remove_nodes_from(dict0)
degree0 = dict(G.degree(G0))
degree0_dict = dict(sorted(degree0.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)[:1])
star_dict = {**degree0_dict, **degree1_dict....**degreek_dict)
这种方法可行,但是一个图可以有 n 个社区,如您所见,上面的代码仅适用于社区 0 中的节点。我必须手动读取确定的社区数量,并手动重复和编辑每个号码的代码。我怎样才能应用一个自动重复此代码的函数,而不是'0',我可以有'n'?
最佳答案
假设你的分区存储在node_partition
中,那么我们创建一个由node_partition
的倒置键值对组成的新字典,这将有助于我们以后减少计算量复杂。 (引用 this for inverting dicitonary 和 this for getting key with max value in dictionary 。)
def invert(d):
"""Turn {a:x, b:x} into {x:[a,b]}"""
r = {}
for k, v in d.items():
r.setdefault(v, []).append(k)
return r
invert_partition = invert(node_partition)
# { 0 :[tom, john] , 1: [mike, elton] ... }
max_deg_per_comm = {}
#iterate over each community
for community_id in invert_partition.keys():
#Extract the sub graph containing the community nodes
temp_graph = G.subgraph(invert_partition[community_id])
#Extract the degrees in the subgraph
temp_degree = dict(temp_graph.degree())
#Store it in a dictionary, with key as community_id and value as the node with max degree
max_deg_per_comm[community_id] = max(temp_degree, key=lambda x: temp_degree[x])
现在你可以使用字典max_deg_per_comm
来获取节点,假设你想找到社区0的节点,你使用
max_deg_per_comm[0]
关于Python - 重复给定函数 n 次,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51010818/
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