连通图的Numpy集群

2013-03-13 65 views 0 likes

集群连通图的最佳方式是什么？连通图的Numpy集群

EX1：

[[ 1 1 1 1 0 0] 
[ 1 1 1 1 0 0] 
[ 1 1 1 1 0 0] 
[ 1 1 1 1 0 0] 
[ 0 0 0 0 1 1] 
[ 0 0 0 0 1 1]]

结果：

==> [[0,1,2,3],[4,5]]

EX2

[[ 0 1 0 1 0 0] 
[ 1 1 0 1 0 0] 
[ 0 1 0 1 0 0] 
[ 1 0 0 0 0 0] 
[ 0 0 1 0 1 1] 
[ 0 0 0 0 1 1]]

结果：

==> [[0,1,3],[2,4,5]]

EX3

[[ 0 1 0 0 0 0] 
[ 1 1 0 0 0 0] 
[ 0 0 1 1 0 0] 
[ 0 0 0 1 0 0] 
[ 0 0 0 0 1 1] 
[ 0 0 0 0 1 1]]

结果：

==> [[0,1],[2,3],[4,5]]

感谢

来源

2013-03-13 zedouard

看看http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csgraph.connected_components.html 但你能解释一下为什么ex2的结果是[[0,1,3]，[2,4,5]]？ – HYRY 2013-03-13 13:35:02

列，0,1,3连接，2,4,5也连接 – zedouard 2013-03-13 13:39:56

回答

中的一些例子，说ex2，你给一个有向图或有向图，使得A != A.T。在这种情况下，通过考虑strongly connected components可以找到更合理的定义。在这种情况下，拆分是[0,1,3],[4,5],[2]。 networkx可以帮你找到这些：

import numpy as np 
import networkx as nx 

A = np.array([[0,1,0,1,0,0], 
       [1,1,0,1,0,0], 
       [0,1,0,1,0,0], 
       [1,0,0,0,0,0], 
       [0,0,1,0,1,1], 
       [0,0,0,0,1,1]]) 

G = nx.from_numpy_matrix(A, create_using=nx.DiGraph()) 
for subg in nx.strongly_connected_component_subgraphs(G): 
    print subg.nodes()

来源

2013-03-13 14:08:06 Hooked

连通图的Numpy集群

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