图形工具重叠块对象

Question

如何将重叠块状态中每个节点的块成员转换为numpy数组？

具体来说，推断重叠块对象时，它看起来像重叠成员阵列可以

blockobject = gt.minimize_blockmodel_dl(g, overlap = True) 
blockpropertyvector = blockobject.get_overlap_blocks()[0] 

将其转换成numpy的阵列恢复，看来我们需要有最大的一个想法成员对于任何给定节点的数量（可以称之为max_overlaps），然后我们就可以转换为二维数组

blockpropertyvector.get_2d_array(range(max_overlaps)) 

但现在我不知道如何解释结果。这个矩阵的第一行是否是每个节点的第一个成员分配是真的吗？如果是这样，那么我想说的是，第二行是节点的第二个成员资格分配（如果存在），否则为0。但0是可能的块号，那么我们如何知道0-i块是否包含重叠的成员资格？

Answer 1

事实上，用这种方法，您将无法区分会员资格缺乏成员与零组。

我觉得你可以做最简单的事情就是简单地遍历所有的节点：

bv = state.get_overlap_blocks()[0] 
b = zeros((g.num_vertices(), max_B)) 
for v in g.vertices(): 
    b[int(v),:len(b[v])] = bv[v].a + 1 

通过以上，零值意味着缺乏的会员，和r的值> 0意味着籍R组 - 1.