NetworkX: как создать матрицу инцидентности взвешенного графика?

Question

Создав сеть сетки, как это:

from __future__ import division 
import networkx as nx 
from pylab import * 
import matplotlib.pyplot as plt 
%pylab inline 

ncols=10 

N=10 #Nodes per side 
G=nx.grid_2d_graph(N,N) 
labels = dict(((i,j), i + (N-1-j) * N) for i, j in G.nodes()) 
nx.relabel_nodes(G,labels,False) 
inds=labels.keys() 
vals=labels.values() 
inds=[(N-j-1,N-i-1) for i,j in inds] 
pos2=dict(zip(vals,inds)) 

И возложив каждое ребро вес, соответствующий его длине (в этом тривиальном случае все длинами = 1):

#Weights 
from math import sqrt 

weights = dict() 
for source, target in G.edges(): 
    x1, y1 = pos2[source] 
    x2, y2 = pos2[target] 
    weights[(source, target)] = round((math.sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)),3) 

for e in G.edges(): 
    G[e[0]][e[1]] = weights[e] #Assigning weights to G.edges() 

Это то, что мой G.edges() выглядит следующим образом: (startnode ID, endnode ID, вес)

[(0, 1, 1.0), 
(0, 10, 1.0), 
(1, 11, 1.0), 
(1, 2, 1.0),... ] #Trivial case: all weights are unitary 

Как я могу создать матрицу инцидентности, которая принимает во внимание веса, которые только что были определены? Я хочу использовать nx.incidence_matrix(G, nodelist=None, edgelist=None, oriented=False, weight=None), но что такое правильное значение для weight в этом случае?

docs говорят, что weight представляет собой строку, представляющую «ключ данных границ, используемый для предоставления каждого значения в матрице», но что это означает конкретно? Я также не нашел подходящих примеров.

Любые идеи?

Answer 1

Вот простой пример, показывающий, как правильно установить атрибуты края и как создать взвешенную матрицу инцидентов.

import networkx as nx 
from math import sqrt 

G = nx.grid_2d_graph(3,3) 
for s, t in G.edges(): 
    x1, y1 = s 
    x2, y2 = t 
    G[s][t]['weight']=sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)*42 

print(nx.incidence_matrix(G,weight='weight').todense()) 

ВЫВОД

[[ 42. 42. 42. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 42. 42. 42. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 42. 0. 0. 0. 0. 0. 42. 0. 0. 0. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 42. 42. 42. 0. 0.] 
[ 0. 42. 0. 42. 0. 0. 0. 0. 42. 0. 42. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 42. 0. 0. 0. 42.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 42. 0. 0. 0. 42. 0. 0.] 
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 42. 0. 0. 0. 42. 42.] 
[ 0. 0. 42. 0. 42. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]] 

Если вы хотите, чтобы конкретный порядок узлов и ребер матрицы используют Нодлист = и edgelist = необязательные параметры networkx.indicence_matrix().