Graph NetworkX：在Python中连接两个独立图形的节点

这个问题是关于尝试使用NetworkX建模。有专门的软件包（如），但它们似乎没有NetworkX灵活。顺便说一下，我想给NetworkX最后一次机会

假设我们有两个独立的图，G1和G2，我们在同一个图中绘制：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G1=nx.barabasi_albert_graph(3, 2) #n=3, m=2 (number of initial links)
G2=nx.barabasi_albert_graph(3, 2)
pos1=nx.spring_layout(G1)
pos2=nx.spring_layout(G2)
nx.draw_networkx(G1,pos=pos1,node_color='red') #G1 is red
nx.draw_networkx(G2,pos=pos2,node_color='green') #G2 is green

现在，如果我们尝试将G1的节点0连接到G2的节点1：

G1.add_edge(G1.nodes()[0], G2.nodes()[1]) 

我们没有得到任何错误，但如果你再次绘制图形，图像与以前完全相同。如果检查边的数量，则得到与之前相同的结果：

In[17]: G1.edges()
Out[17]: [(0, 1), (0, 2), (1, 2)]

In[18]: G2.edges()
Out[18]: [(0, 2), (1, 2)]

这意味着边缘基本上没有被添加，或者它被添加并且没有显示，或者它被添加，但是因为它从一个图形运行到另一个图形，所以它不属于任何一个图形

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您建议如何在NetworkX中创建从G1到G2的互连，而不使用其他软件包？

我认为基本问题是，您对NetworkX如何看待图形和它是什么有不同的概念。我相信你认为图中的节点是一些

node

类的对象，这些节点本身就有一些属性，表示它们的位置。事实并非如此。没有特殊的

节点

类。一个图可以有任何散列对象作为它的节点，因为实际上，一个图只是一个奇特的dict，它的键就是我们所说的节点

图G1的节点是整数0、1和2。G2具有完全相同的节点。您添加的新边位于

G1.nodes（）[0]

中的任何整数和

G2.nodes（）[1]

中的任何整数之间。在你的例子中，我相信G1已经具备了这一优势

分别创建了两个不同的dict

pos1

和

pos2

（它们具有相同的键-构成两个图节点的整数值）。这些命令说明了节点应该被标绘在哪里。您已经告诉它使用

pos1

绘制

G1

。因此它将为0的节点的圆放置在

pos1[0]

处，同样地，对于1和2。然后，当您稍后告诉它使用

pos1

绘制

G

时，它将执行完全相同的操作

您可能要做的是创建一个新的图，其节点由G1和G2的节点组成，重命名后使它们不是相同的节点。这是由

联合

（）

---

然后添加边，注意

G

中的节点有不同的名称，因此您使用的命令不太有效。

但这会创建一个唯一的图形G，将G1和G2压缩成一个唯一的对象。因此，基本上，在NetworkX中，由两个或多个网络组成的互联网络的整个想法是不可行的。我认为这个软件包还有改进和添加功能的空间，所以允许这样做。这个软件包中有很多东西，而且它确实在不断改进和添加功能（v2.0很快就会面世）。但是，我认为，从我的答案到“拥有两个或更多网络的互联网络的整个想法在NetworkX中是不可行的”这一结论是一个很大的飞跃。我给了你一种方法，但显然不能让你满意。另一种方法是创建一个新的图，其节点是图

G1

和

G2

。[ctd]创建一个由多个互连网络组成的网络非常简单，但如何实现这一点将取决于您的需求。无论如何，它将导致一个更大的对象以某种格式包含两个网络。这本身并不是重组软件包存储网络方式的理由，也不是你的回答不能让我满意。确实如此，我发现它真的很有用（我投了更高的票）。在某些情况下，例如，当您想要对相互依赖的基础设施进行建模时（肯定比G1和G2更大），您需要更直观的东西，特别是因为节点位置将表示现实世界中的物理对象。

G = union(G1, G2, rename=('G1-', 'G2-'))