使用igraph python查找图的巨型分量的直径和平均最短路径长度
可以通过以下步骤实现：
- 导入igraph库：首先，需要导入igraph库，确保已经安装了该库。
import igraph as ig- 创建图对象：使用igraph库提供的
Graph()函数创建一个图对象。
g = ig.Graph()- 添加图的节点和边：根据实际需求，使用
add_vertices()和add_edges()方法向图中添加节点和边。
g.add_vertices(5) # 添加5个节点
g.add_edges([(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 0)]) # 添加边- 获取巨型分量：使用
clusters()方法获取图的巨型分量。
clusters = g.clusters()
giant_component = clusters.giant() # 获取巨型分量- 计算直径和平均最短路径长度：使用
diameter()和average_path_length()方法分别计算巨型分量的直径和平均最短路径长度。
diameter = giant_component.diameter() # 计算直径
avg_path_length = giant_component.average_path_length() # 计算平均最短路径长度完整的代码示例：
import igraph as ig
g = ig.Graph()
g.add_vertices(5)
g.add_edges([(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 0)])
clusters = g.clusters()
giant_component = clusters.giant()
diameter = giant_component.diameter()
avg_path_length = giant_component.average_path_length()
print("巨型分量的直径：", diameter)
print("巨型分量的平均最短路径长度：", avg_path_length)这里没有提及具体的腾讯云产品和产品介绍链接地址，因为腾讯云并没有与igraph python直接相关的产品或服务。但是腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，可以根据实际需求选择适合的产品和服务。
相关·内容
我想计算一个图的巨型部分的平均最短路径长度和直径。这些文件是用.mat format.Is表示的，有没有内置的函数可以做到这一点？data = loadmat("filename.mat")graph= igraph.Graph(zip(data.row.tol
浏览 84提问于2020-03-12得票数 0
回答已采纳
对于一个无向、未加权的图，在计算其平均最短路径长度的算法的时间复杂度和计算图的直径的算法的复杂度，即两个顶点之间的最长最短路径方面，是否存在差异？
浏览 0提问于2011-08-02得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个带有n=2071节点和m=9023边的无向图g。我使用igraph包计算了R中的图形密度，得到了以下结果：[1] 0.00210475
然而，使用图密度的公式，即密度=平均度数/ (n-1另一个问题是，图的最大偏心率=直径=最短路径不是吗？还是
浏览 2提问于2015-12-01得票数 3
2回答
问题描述
但是它的计算结果似乎是不同的，例如，如果我有一个简单的有向图。*节点: A，B，C，D* Edge：(A->B)，(B->C)，(B->D)，如果我用上面的公式计算平均最短路径长度，我将得到0.583的结果(这与我用Python
浏览 14提问于2017-03-04得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图计算我的网络的平均路径长度，我面临以下问题。我过去使用过来自average.path.length包的igraph。这一次，我决定选择另一条路线:我想使用distances函数(也来自包igraph)，然后找到所有距离的平均值。我的理解是，distances函数只是计算图的顶点之间成对的最短</e
浏览 3提问于2017-02-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在与一个科学的软件包一起工作，它大量使用igraph的最短路径算法来计算路径长度。然而，对于我们感兴趣的图表，返回的矩阵是非常内存密集型的，很容易扩展到10的Gb。我有两个问题：
是否可以将矩阵的数据类型从双精度更改为单精度，甚至整型(如果我们只需要边数)？是否可以将未连接节点之间的路径长度的</e
浏览 1提问于2020-10-14得票数 0
我有一个由未加权边构建的图(A)，我想计算我的主图(A)中最大连通图(giantC)的平均最短路径长度。然而，到目前为止，该脚本已经运行了3个多小时(在Colab和本地进行了尝试)，无论是对于diameter还是对于average_shortest_path_length，都没有输出任何结果。我使用的是networkx==2.5、python==
浏览 68提问于2021-05-12得票数 0
4回答
Networkx统计推断
、、、
我有一个有向加权图，我成功地使用networkx创建了它。(i)网络的平均程度。(我唯一能找到的是average_degree_connectivity，它返回一个字典，而不是一个带整个网络平均程度的浮点数)(iii)网络的平均聚类系数。(我知道我必须使用nx.ave
浏览 6提问于2015-03-15得票数 11
回答已采纳
1回答
我有一个我对其分支感兴趣的加权树图。是否可以使用igraph轻松查找给定路径之外的分支(即分支的边和顶点)？假设我有一条直径路径并从那条路径分叉出来。我可以找到分支，用它们的权重进行统计，询问它们与其他事物的关联吗？可重现的例子：
library(igraph</
浏览 4提问于2015-11-25得票数 2
3回答
有没有一种图算法，在给定起点(V)和终点(U)的情况下，可以找到通过给定的一组边的最短路径，但如果u是不连接的顶点，它还会确定添加缺失边的最短路径，直到u不再断开为止？我有一个像素矩阵，其中的线条由255(黑色)和0(白色)组成。行(255)可以有中断或短路，我必须将两者都去掉。我可以有一个像素矩阵森林，比如说7棵左右的黑色像素树。我需要找到每棵
浏览 3提问于2009-08-23得票数 1
我有一个有三百万个顶点的未加权图。我想找出每个顶点的平均最短路径。我曾尝试使用iGraphfor一个包含3000个节点的示例图，并使用以下代码： spathAvg <- lapply(V(G),
function然而，计算300万个顶点中的1000个点的平均最短路径<
浏览 2提问于2017-11-20得票数 0
1回答
R:计算两个顶点之间的单最短路径
、、、、
我正在使用一个ESRI shapefile，我可以将它作为一个带有shp2graph包的igraph对象加载到R中；我需要使用Dijkstra的算法(或类似的最短路径算法)来找到两个给定顶点之间的单一最短路径我认为igraph包的igraph方法将是我的解决方案，但令我惊讶的是，这会计算出从一个顶点到网络中所有其他所有顶点<em
浏览 1提问于2018-02-12得票数 0
我想在我的多向图中计算average_shortest_path_length，但是有一个节点没有连接到其他节点。例如，我有一个具有节点和边缘的网络，如下所示：
对于不连通图，可以计算每个分量的平均最短路径长度：>>&
浏览 0提问于2017-03-07得票数 0
1回答
自从我开始在编码中成功地实现IGraph时，我就一直在想这个问题:您可以使用get_all_shortest_paths检索尽可能多的最短路径吗？比方说前十名。到目前为止，我已经了解到在无向图中检索所有最短路径是没有意义的，因为在大多数情况下，它们的数量是无限的。
但是我可以简单地检索前10条最短路径吗？这张图没有什么特别之处。成千上万的顶点，都
浏览 3提问于2013-04-04得票数 0
回答已采纳
4回答
part[k] = nextNode; }}例如：
从B到B，最短路径应该返回9 (B -> C -> E -> B)。我是不是错误地认为Dijkstra的算法可以解决这个问题？谢谢!
浏览 8提问于2015-09-22得票数 2
回答已采纳
对于中型(约50个节点，平均度：~4)，无向，无权图，我想使用R枚举两个节点i和j之间指定长度的所有可能的路径。软件包igraph提供了all_simple_paths，我可以使用它，然后简单地将结果子集为我想要的长度的路径。然而，问题是all_simple_paths默认情况下也会枚举所有可能的更长路径，这需
浏览 10提问于2016-08-02得票数 0
9回答
图直径的算法？
、、、
如果你有一个图，并且需要找到它的直径(这是两个节点之间的最大距离)，你如何在O(log v * (v + e))复杂性中做到这一点。
维基百科说，你可以使用带有binary heap的来做到这一点。
浏览 3提问于2013-03-27得票数 15
2回答
我试图获得一个图的最短路径，但基于它的边ids。因此，请看下面的图表：g <- erdos.renyi.game(25, 1/10, directed = TRUE)shortest_paths(g, 1, V(g))函数查找从节点1到所有其他节点的所有最短
浏览 2提问于2018-05-11得票数 2
1回答
聚类多网络
、、
我在寻找网络中的社区检测方法。例如，如果我有一个由100人组成的网络(每个节点都是一个人)，那么如何集群节点呢？将这些人分组的最佳方法是什么？我知道这个问题很开放，但我只是在寻找一个正确的方向。
浏览 0提问于2017-04-06得票数 0
回答已采纳
所以我找到了一个老话题：
但是，我们不能只在每个顶点上使用BFS，然后找到最大值吗？这样的时间复杂度是O(V*(V+E)) = O(V^2 + VE)，我错了吗？因为如果边数只是V的乘数，这会更好，对吗？
是我的方法错了吗？我在这里少了什么？
浏览 0提问于2018-03-19得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
