Path Networkx-如何获得显示节点id而不是标签的节点之间的最短路径长度

我不熟悉将NetworkX库与Python一起使用

假设我导入了一个Pajek格式的文件：

import networkx as nx
G=nx.read_pajek("pajek_network_file.net")
G=nx.Graph(G)

我的文件的内容是（在Pajek中，节点称为“顶点”）：

现在，我想计算网络中节点之间的所有最短路径长度，根据库文档，我正在使用这个函数

path = nx.all_pairs_shortest_path_length(G)

返回：length–由源和目标键入的最短路径长度字典

我得到的回报是：

print path
{u'Author4': {u'Author4': 0, u'Author5': 1, u'Author6': 3, u'Author1': 4, u'Author2': 1, u'Author3': 2}, u'Author5': {u'Author4': 1, u'Author5': 0, u'Author6': 2, u'Author1': 3, u'Author2': 2, u'Author3': 1}, u'Author6': {u'Author4': 3, u'Author5': 2, u'Author6': 0, u'Author1': 1, u'Author2': 4, u'Author3': 1}, u'Author1': {u'Author4': 4, u'Author5': 3, u'Author6': 1, u'Author1': 0, u'Author2': 5, u'Author3': 2}, u'Author2': {u'Author4': 1, u'Author5': 2, u'Author6': 4, u'Author1': 5, u'Author2': 0, u'Author3': 3}, u'Author3': {u'Author4': 2, u'Author5': 1, u'Author6': 1, u'Author1': 2, u'Author2': 3, u'Author3': 0}}

正如你所看到的，这真的很难阅读，也很难在以后使用

理想情况下，我想要的是一份格式类似于以下内容的退货：

source_node_id, target_node_id, path_length
123, 456, 5
123, 789, 2
123, 111, 4

简而言之，我需要仅使用（或至少包括）节点ID获取返回，而不是仅显示节点标签。并且，为了得到一条直线上的每一对可能的线以及它们对应的最短路径

这在NetworkX中可能吗

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函数参考：

像这样的东西怎么样

import networkx as nx                                                            
G=nx.read_pajek("pajek_network_file.net")                                        
G=nx.Graph(G)
# first get all the lengths      
path_lengths = nx.all_pairs_shortest_path_length(G)                              

# now iterate over all pairs of nodes      
for src in G.nodes():
    # look up the id as desired                           
    id_src = G.node[src].get('id')
    for dest in G.nodes():                                                       
        if src != dest: # ignore self-self paths
            id_dest =  G.node[dest].get('id')                                    
            l = path_lengths.get(src).get(dest)                                  
            print "{}, {}, {}".format(id_src, id_dest, l) 

这将产生一个输出

111, 222, 1
111, 333, 3
111, 123, 4
111, 456, 1
111, 789, 2
...

如果需要进行进一步处理（例如排序），则存储

l

值，而不仅仅是打印它们

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（你可以使用类似于

G.nodes（），2）的方法更清晰地循环成对的节点。

但是如果你不熟悉的话，上面的方法会更明确一些。）

最后，我只需要计算整个网络的一个子集的最短路径（我的实际网络很大，有600K个节点和6M个边），因此，我编写了一个脚本，从CSV文件中读取源节点和目标节点对，存储到numpy数组，然后将它们作为参数传递到nx.shortest_path_length，并计算每对节点的长度，最后将结果保存到CSV文件中

代码如下，我发布它只是为了防止它对其他人有用：

print "Importing libraries..."

import networkx as nx
import csv
import numpy as np

#Import network in Pajek format .net
myG=nx.read_pajek("MyNetwork_0711_onlylabel.net")

print "Finished importing Network Pajek file"

#Simplify graph into networkx format
G=nx.Graph(myG)

print "Finished converting to Networkx format"

#Network info
print "Nodes found: ",G.number_of_nodes()
print "Edges found: ",G.number_of_edges()


#Reading file and storing to array
with open('paired_nodes.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter = ',', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)#, quotechar = '"')
    data = [data for data in reader]
paired_nodes = np.asarray(data)
paired_nodes.astype(int)

print "Finished reading paired nodes file"

#Add extra column in array to store shortest path value
paired_nodes = np.append(paired_nodes,np.zeros([len(paired_nodes),1],dtype=np.int),1)

print "Just appended new column to paired nodes array"

#Get shortest path for every pair of nodes

for index in range(len(paired_nodes)):
    try:
    shortest=nx.shortest_path_length(G,paired_nodes[index,0],paired_nodes[index,1])
        #print shortest
        paired_nodes[index,2] = shortest
    except nx.NetworkXNoPath:
        #print '99999'  #Value to print when no path is found
        paired_nodes[index,2] = 99999

print "Finished calculating shortest path for paired nodes"

#Store results to csv file      
f = open('shortest_path_results.csv','w')

for item in paired_nodes:
    f.write(','.join(map(str,item)))
    f.write('\n')
f.close()

print "Done writing file with results, bye!"

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你能解释一下你是如何在networkx中生成图形G的吗。

Suda-t

与

123

有何关联？请尝试给出一个答案。我认为networkx可以满足您的需要，但问题在于您在何处输入网络。我刚刚编辑了这篇文章，其中包括一个更好的示例，以及我用于导入网络的更多详细信息。非常感谢您的帮助！这很有效，非常感谢！虽然我不需要计算整个网络的最短路径（我的实际网络很大，有600K个节点和6M个边），但我最终要做的是编写一个脚本，将源节点和目标节点作为参数传递给nx.shortest_path_length，并计算每对的长度。嗨-这段代码在networkx v2.x中不再有效。我相信一个修正是

path\u length=dict（nx.all\u pairs\u shortest\u path\u length（G））

print "Importing libraries..."

import networkx as nx
import csv
import numpy as np

#Import network in Pajek format .net
myG=nx.read_pajek("MyNetwork_0711_onlylabel.net")

print "Finished importing Network Pajek file"

#Simplify graph into networkx format
G=nx.Graph(myG)

print "Finished converting to Networkx format"

#Network info
print "Nodes found: ",G.number_of_nodes()
print "Edges found: ",G.number_of_edges()


#Reading file and storing to array
with open('paired_nodes.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter = ',', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)#, quotechar = '"')
    data = [data for data in reader]
paired_nodes = np.asarray(data)
paired_nodes.astype(int)

print "Finished reading paired nodes file"

#Add extra column in array to store shortest path value
paired_nodes = np.append(paired_nodes,np.zeros([len(paired_nodes),1],dtype=np.int),1)

print "Just appended new column to paired nodes array"

#Get shortest path for every pair of nodes

for index in range(len(paired_nodes)):
    try:
    shortest=nx.shortest_path_length(G,paired_nodes[index,0],paired_nodes[index,1])
        #print shortest
        paired_nodes[index,2] = shortest
    except nx.NetworkXNoPath:
        #print '99999'  #Value to print when no path is found
        paired_nodes[index,2] = 99999

print "Finished calculating shortest path for paired nodes"

#Store results to csv file      
f = open('shortest_path_results.csv','w')

for item in paired_nodes:
    f.write(','.join(map(str,item)))
    f.write('\n')
f.close()

print "Done writing file with results, bye!"