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python - 如何在 NetworkX 中找到有向路径？

问题描述

所以。我正在尝试通过有向图查找路径。

我从一个包含 3 列的 Pandas 数据框开始：“源”、“目标”、“重量”。权重用于跟踪每个目标的动作（它只是一个数字）。

然后我将 df 转换为边缘列表：

edge_list = nx.from_pandas_edgelist(df, '源','目标','权重')

然后，为了更好地衡量，我将其转换为有向图（我相当有信心这是正确发生的）

有向图 = nx.有向图（边缘列表）

但是，每当我开始在图中搜索路径时，都会得到无向路径。我检查并仔细检查，但如果我定义了一个路径

path = nx.shortest_path(directed_graph,source=A,target=B,weight='weight')

遵循图中找到的有向路径无法找到返回的路径。（但是，可以通过遵循无向路径找到它，所以我猜是这样）

标签： pythonnetworkxdirected-graph

解决方案

您可以通过指定直接创建您的有向图 create_using=nx.DiGraph()

g = nx.from_pandas_edgelist(df, 'Source','Target','weight', create_using=nx.DiGraph())

nx.from_pandas_edgelist返回图的实例，而不是边列表，因此您首先创建一个图，然后通过为每个无向边添加两个有向弧将其转换为有(i,j)向(j,i)图(i,j)。

例子：

>>> g=nx.from_edgelist([(1,2),(3,4)])
>>> g.edges()
EdgeView([(1, 2), (3, 4)])
>>> nx.DiGraph(g).edges()
OutEdgeView([(1, 2), (2, 1), (3, 4), (4, 3)])

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