在python中的bip geom图尝试

Question

我是2天大的Python和一般的编码，我一直致力于制作一个随机的几何图形，它是2mode。要做到这一点我在networkx here

一直在寻找的代码，我开始使用以下逻辑

import networkx as nx 
def my_bipartite_geom_graph(a, b, radius, dim): 

G=nx.Graph() 
A=nx.Graph() 
A.name="a node set" 
A.add_nodes_from(range(a)) 
for n in A: 
    A.node[n]['pos']=[random.random() for i in range(0,dim)] 

B=nx.Graph() 
B.name="b node set" 
B.add_nodes_from(range(b)) 
for n in B: 
    B.node[n]['pos']=[random.random() for i in range(0,dim)] 

G=nx.disjoint_union(A,B) 

nodesa = A.nodes(data=True) 
nodesb = B.nodes(data=True) 
while nodesa: 
    u,du = nodesa.pop() 
    pu = du['pos'] 
    for v,dv in nodesb: 
     pv = dv['pos'] 
     d = sum(((a-b)**2 for a,b in zip(pu,pv))) 
     if d <= radius**2: 
      G.add_edge(u,v) 
return G 

这将返回一个图形，但显然不是我所期待的。任何指导如何更好地解决这个问题将不胜感激。

最良好的祝愿

Answer 1

问题是nx.disjoint_union重新编排您的节点，以便它们是不同的。这意味着B[n] != G[n]。因此，B中的节点标签包含图中A的节点。

这是解决这个问题的一种方法：

import networkx as nx 
def my_bipartite_geom_graph(a, b, radius, dim): 

    G=nx.Graph() 
    G.add_nodes_from(range(a+b)) 
    for n in range(a): 
     G.node[n]['pos']=[random.random() for i in range(0,dim)] 
     G.node[n]['type'] = 'A' 

    for n in range(a, a+b): 
     G.node[n]['pos']=[random.random() for i in range(0,dim)] 
     G.node[n]['type'] = 'B' 

    nodesa = [(node, data) for node, data in G.nodes(data=True) if data['type'] == 'A'] 
    nodesb = [(node, data) for node, data in G.nodes(data=True) if data['type'] == 'B'] 

    while nodesa: 
     u,du = nodesa.pop() 
     pu = du['pos'] 
     for v,dv in nodesb: 
      pv = dv['pos'] 
      d = sum(((a-b)**2 for a,b in zip(pu,pv))) 
      if d <= radius**2: 
       G.add_edge(u,v) 
    return G