如何在NetworkX或igraph中使用多重图形？

我与mutipartite网络的工作，特别是在这种情况下，与四方之一。首先，在NetworkX似乎只有是可能的完全多的网络低谷nx.complete_multipartite_graph工作（），而不是与更普遍的多方者（纠正我，如果我错了，请）。如果需要，我可以开始查看igraph或其他Python包。如何在NetworkX或igraph中使用多重图形？

在James A. Foster's question启发，我创建一个类似于矿山网络的平局，当然在规模较小，并与它的一些特性。我仅使用此代码以图形方式查看，并帮助解释我想要执行的操作。

我使用了以下命名法：第一和第二列形成“X二分网络”，第二和第三列形成“Y二分网络”，第三和第四列形成“Z二分网络”，并且我将所有这些网络都放在单独的文件中。我希望他们能在短短一个多部分网络整合为这场平局：

Quadripartite graph

（1）我应该如何着手呢？据我所知，我不能使用nx.compose（）函数。

的一个问题，我觉得，至少在这段代码绘制它，是由于这样的事实，在我的实际网络的第1和第4列有相同的元素！因此，如果我在两列中使用相同的名称，则NetworkX解释对我无用，这就是为什么我在第4列中使用不同的数字。

（2）我应该怎么做？尽管具有相同的元素，但我需要指定两列在某种程度上是不同的。

该图形的一个重要信息是“临时有序的”，即相互作用按时间顺序从左到右发生，因此第一列和第四列之间的自循环被禁止，并且这些列对我来说是特别感兴趣的。

（3）我怎样才能提取第一和第四列之间的网络？例如，在这个小型网络中，节点6与11和14连接，节点11与1,2和6连接。

import networkx as nx 
import matplotlib.pyplot as plt 

def position_QuadriPartiteGraph(Graph, Parts): 
uPos = {} 
vPos = {} 
for index1, agentType in enumerate(Parts): 
    uPos[agentType] = index1 

QG = nx.Graph() 
QG.add_nodes_from([1,2,3,4,5,6,7], agentType='alfa') 
QG.add_nodes_from(['a','b','c'], agentType='beta') 
QG.add_nodes_from(['A','B','C','D','E','F'], agentType='gamma') 
QG.add_nodes_from([8,9,10,11,12,13,14], agentType='delta') 

myEdges = [(1,'a'), # beginning of bipartite network X 
      (1,'b'), # X 
      (2,'b'), # X 
      (3,'a'), # X 
      (4,'a'), # X 
      (5,'a'), # X 
      (6,'c'), # X 
      (7,'a'), # end of bipartite network X 
      ('a','A'), # beginning of bipartite network Y 
      ('a','B'), # Y 
      ('a','E'), # Y 
      ('b','B'), # Y 
      ('b','C'), # Y 
      ('b','D'), # Y 
      ('c','F'), # end of bipartite network Y 
      ('A',8), # beginning of bipartite network Z 
      ('A',9), # Z 
      ('B',9), # Z 
      ('B',13), # Z 
      ('C',10), # Z 
      ('C',11), # Z 
      ('C',12), # Z 
      ('D',12), # Z 
      ('E',13), # Z 
      ('F', 11), # Z 
      ('F', 14)] # end of bipartite network Z 

[QG.add_edge(u, v) for u, v in myEdges] 

nx.draw(QG, pos=position_QuadriPartiteGraph(QG, ['alfa', 'beta', 'gamma', 'delta']), with_labels=True) 
plt.savefig("multipartite_graph.png") 
plt.show()

非常感谢您的帮助提前，

豪尔赫

来源

2016-12-24 Jorge

我的第一个建议是分别保持三网为g1，g2和g3。此外，请g3标签不同g1标签，比方说，让他们负（此解决问题（2））。然后你就可以逐步看着G2 G1代理商，G3 G2剂，等：

edges14 = sum([sum([[(i,y) for y in g3.neighbors(x)] 
       for x in sum([g2.neighbors(x) for x in g1.neighbors(i) if x in g2], 
          []) if x in g3], 
        []) for i in g1], 
       []) 
set(edges14) 
# {(5, -9), (4, -8), (5, -13), (2, -12), (1, -11), (5, -8), (6, -14), 
# (4, -9), (2, -9), (4, -13), (2, -13), (1, -10), (3, -13), (6, -11), 
# (1, -13), (2, -10), (3, -9), (1, -9), (7, -9), (1, -12), (7, -13), 
# (2, -11), (3, -8), (1, -8), (7, -8)}

来源

2016-12-24 21:39:03 DyZ

谢谢你的邻居解决你的问题（3），这是相当聪明，它工作得很好。 – Jorge

如何在NetworkX或igraph中使用多重图形？

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