Python networkX MultiDiGraph 边数

Question

我有一个来自 networkx 包的 MultiDiGraph 类型的有向图 G。

下面两次通话的号码不同。它们不应该是一样的吗？

G.number_of_edges()

networkx.convert_matrix.to_scipy_sparse_matrix(G).nnz

<小时/>

不幸的是，我无法在手动创建的小图中重现此问题，如下例所示，其中两个调用打印相同的数字 5:

import networkx as nx
tmp = nx.MultiDiGraph([(0, 1), (1, 2), (2, 0), (1, 0), (3, 4)])

tmp.number_of_edges(): 5, nx.convert_matrix.to_scipy_sparse_matrix(tmp).nnz: 5

这里是 G 的输出:

G.number_of_edges(): 87780, nx.convert_matrix.to_scipy_sparse_matrix(G).nnz: 84242

G 是其他人生成的巨大图表，我无法在此处共享。

Answer 1

MultiDiGraph 在相同的两个节点之间可以有多个边。

scipy.sparse.csr_matrix 的 nnz 属性返回非空矩阵值的数量。如果图在两个节点之间具有多条边，则 nnz 的值将是每个方向上连接的节点数，而 .number_of_edges() 将是总数图中的边数。这些数字将会有所不同!

如果您想获取边的总数，请使用 csr_matrix 的 .sum() 值。

import networkx as nx
tmp = nx.MultiDiGraph([(0, 1), (1, 2), (2, 0), (1, 0), (3, 4)])
tmp.add_edge(3, 4)
tmp.add_edge(3, 4)
tmp.add_edge(3, 4)

nx_edge_count = tmp.number_of_edges()
scipy_nnz = nx.convert_matrix.to_scipy_sparse_matrix(tmp).nnz
scipy_edge_count = nx.convert_matrix.to_scipy_sparse_matrix(tmp).sum()

print("Number of edges: {}".format(nx_edge_count))
print("Number of non-zero matrix values: {}".format(scipy_nnz))
print("Sum of sparse matrix values: {}".format(scipy_edge_count))

Number of edges: 8

Number of non-zero matrix values: 5

Sum of sparse matrix values: 8