python - 如何在Networkx中使用Python字符串匹配函数查找节点？

Question

给定一个依赖解析图，如果我想找到两个固定节点之间的最短路径长度，这就是我的编码方式:

nx.shortest_path_length (graph, source='cost', target='20.4')

我的问题是:如果我想为图表或集合中的所有句子匹配一个具有近似货币格式的任何数字的目标，该怎么办？我是否必须首先找到图中作为货币的每个节点，然后迭代货币值集？

理想的是:

nx.shortest_path_length (graph, source='cost', target=r'^[$€£]?(\d+([\.,]00)?)$')

或者来自@bluepnume ^[$€£]?((([1-5],?)?\d{2,3}|[5-9])(\.\d{2})?)$

Answer 1

您可以分两步完成，而不必循环。

• 第 1 步:计算从“成本”节点到所有可到达节点的最短距离。
• 第 2 步:仅对您感兴趣的货币节点进行子集化(使用正则表达式)。

这里有一个例子来说明。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import re

g = nx.DiGraph()    
#create a dummy graph for illustration
g.add_edges_from([('cost','apples'),('cost', 'of'),
                  ('$2', 'pears'),('lemon', '£1.414'),
                  ('apples', '$2'),('lemon', '£1.414'),
                  ('€3.5', 'lemon'),('pears', '€3.5'),
                 ], distance=0.5) # using a list of edge tuples & specifying distance
g.add_edges_from([('€3.5', 'lemon'),('of', '€3.5')], 
                 distance=0.7)
nx.draw(g, with_labels=True)

产生:

现在，您可以计算到您感兴趣的节点的最短路径，并像您想要的那样使用正则表达式进行子集化。

paths = nx.single_source_dijkstra_path(g, 'cost')
lengths=nx.single_source_dijkstra_path_length(g,'cost', weight='distance')

currency_nodes = [ n for n in lengths.keys() if re.findall('(\$|€|£)',n)]

[(n,len) for (n,len) in lengths.items() if n in currency_nodes]

产生:

[('$2', 1.0), ('€3.5', 1.2), ('£1.414', 2.4)]

希望能帮助您前进。