Python 3.x 如何在图表中显示直径？

我有一个完整的图G，有5个节点，我必须找到G的直径（随机选择的节点），并用红色绘制这个直径。如何使用Networkx和Python实现这一点？这些是我的尝试。我还需要说明的是，它们的数量更多，但唯一的区别是，我没有使用最短路径，而是尝试使用其他函数（子图、算法等）。此外，我需要解释随机节点意味着随机选择直径的起点

import networkx as nx  #1 attempt

G = nx.complete_graph(5)

dg = nx.shortest_path(G)

edge_colors = ['red' if e in dg.edges else 'black' for e in G.edges]

nx.draw(G, edge_color=edge_colors)






def get_diameters(graph):   #attempt 2


diams = []
for g in nx.connected_component_subgraphs(graph):
    diams.append(nx.diameter(g))
diams = list(filter(lambda a: a != 0, diams))
return np.array(diams) Graph.number_of_nodes()

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我理解你的问题，你不是在寻找图本身的直径，而是在给定一个随机起始节点的图中寻找最长最短路径。这可以通过使用

nx.shortest_path

和

source

关键字参数来实现，给它一个随机的起始节点。我们可以查看结果字典，找到最长最短路径，并用红色绘制形成此路径的边

代码 输出 注意，在本例中，图形的直径为4；最长最短路径是从节点6到节点4。随机选择的源节点为7-从节点7开始的最长最短路径长度为3

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请显示您的尝试。另外，请解释“随机选择的节点”是什么意思。图的直径不取决于选择的节点。是的，它不取决于选择的节点。但当你需要绘制它时，它很重要，就像我在随机（不完整）图中所做的一样，随机选择的节点不一定属于最长的测地线之一。这是真的，但是我需要找到一个算法，可以找到直径并在图表上显示，所以在这个特殊任务中，我应该将其随机化。为了澄清，你的任务是选择一个随机节点，然后找到从该节点到另一个节点的最长最短路径，并将这些边画成红色？完整图形的预期输出是什么？以红色绘制随机边？

import networkx as nx
import random

# Create graph
G = nx.fast_gnp_random_graph(10, 0.3)

# Pick a random node
source = random.choice(list(G.nodes))

# Find the longest shortest path from the node
shortest_paths = nx.shortest_path(G, source=source)
target = max(shortest_paths, key=lambda i: len(shortest_paths[i]))
l_s_path = shortest_paths[target]
l_s_path_edges = list(zip(l_s_path, l_s_path[1:]))

# Draw the graph, then draw over the required edges in red.
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True)
nx.draw_networkx_edges(G, edge_color='r', edgelist=l_s_path_edges, pos=pos)