python - 在 igraph [python] 中将两个有向边折叠成一个

Question

我有一个有向图，在许多情况下，两个节点之间的边有两个方向，具有不同的权重。例如，权重为 3 的 a-->b 和权重为 1 的 b-->a。我想将这些组合成一个只存在总权重的图表，即这个例子会产生一个图表，其中 a-->权重为 2。

我见过 g.simplify()，但我如何让它合并相对的边？

Answer 1

假设在相同的两个顶点之间可以有多个相同方向的边，如果是这样的话你想把它们的权重加起来，你可以从

开始

g.simplify(combine_edges='sum')

然后对于每一对顶点a和b，最多有一条边从a到b .

要将这些相对的边合并为一条边，可以使用实例方法 to_undirected , 它转换 g到一个无向图。第一步之后，每对顶点之间最多应该有两条边，总是相对的。所以如果你想从另一个方向减去一个方向的重量，你可以这样做:

def subwt(attrs):
     if len(attrs) == 1:
         return attrs[0]
     assert len(attrs) == 2
     return attrs[0] - attrs[1]

g.to_undirected(combine_edges=subwt)

但这给了你一个无向图，以及边的权重应该取为从a到b，还是从b 到 a，无法分辨。

如果你想要一个有向图，你如何选择从 a 到 b 的权重为 2 的边，还是从 b 到权重为 -2 的 a？

这里有一个函数可以生成这样的有向图；输出图中每条边的方向由输入图中顶点之间遇到的第一条边决定。此外，从第一条边复制除“权重”之外的任何边属性，忽略任何其他边。

def combine_edges(graph):
    combe = graph.copy() # copies graph attributes, vertex attributes
    combe.delete_edges(None) # removes all edges
    for e in graph.es:
        src, targ = e.tuple
        if combe.are_connected(src, targ):
            ced = combe.es(_source=src, _target=targ)[0]
            ced['weight'] += e['weight']
        elif combe.are_connected(targ, src):
            ced = combe.es(_source=targ, _target=src)[0]
            ced['weight'] -= e['weight']
        else:
            combe.add_edge(src, targ, **e.attributes())
    return combe