在python中使用networkx创建固定的节点集

我有一个关于图表的问题。我有30个节点（点）。我想以这样的方式构造一个邻接矩阵，每十组节点就像三角形的一个顶点。假设一组10个节点位于三角形ABC的顶点a，B和C

其中两个顶点集应该只有10条边（基本上簇内的每个节点都连接到另一个）。假设A和B的组在组内有10条边。而第三个顶点集应该有11条边（每个节点10条，一个节点与两个节点连接，因此该组中有11条边）。假设C处的有11条边

所有这三个簇之间都有一条边，形成一个三角形，即a组与B组之间有一条边，B组与C组之间有一条边，C组与a组之间有一条边

稍后，我将在B和C之间再添加一条边。在附图中用虚线表示。顶点处的点可以是圆或任何其他形状，只要它们代表一个组

我如何为这样的东西创建一个邻接矩阵。实际上，我知道如何为这样一个矩阵创建邻接矩阵，因为它只是二元对称矩阵（无向图），但问题是，当我试图绘制邻接矩阵时，它会使另一个组中的一个节点更接近该节点所连接的组。假设我通过连接两个节点之间的边，将顶点A的一个节点与顶点B的一个节点连接起来。这条边将描绘三角形的边AB。但当我用networkx描述它时，从这两个不同的组连接起来的两个节点最终会更接近，看起来像是一个组的一部分。我如何将其作为单独的组保存

请注意，我正在使用python的networkx库来帮助绘制邻接矩阵

编辑：

我在以下灵感启发下尝试使用的代码：

G=nx.Graph()
# Creating three separate groups of nodes (10 nodes each)
node_clusters = [range(1,11), range(11,21) , range(21,31)]

# Adding edges between each set of nodes in each group. 
for x in node_clusters:
    for y in x: 
        if(y!=x[-1]):
            G.add_edge(y,y+1,len=2)
        else: 
            G.add_edge(y,x[0],len=2)
# Adding three inter group edges separately:
for x in range(len(node_clusters)):
    if(x<2):
        G.add_edge(node_clusters[x][-1],node_clusters[x+1][0],len=8)
    else:
        G.add_edge(node_clusters[x][-1],node_clusters[0][0],len=8)

nx.draw_graphviz(G, prog='neato')

我的python版本不是3，而是2。我用的是蟒蛇分布

编辑2：

我使用了马吕斯的代码，但使用了以下代码进行绘图：

graph_pos=nx.spring_layout(G,k=0.20,iterations=50)
nx.draw_networkx(G,graph_pos)

它完全破坏了整个图形。并表明：

---

我能很快地完成一些事情，只需修改一下，你所需要做的就是把表示每条边的元组放在一起，你还可以在边上设置一些任意长度，以获得理想布局的近似值：

import networkx
import string

all_nodes = string.ascii_letters[:30]
a_nodes = all_nodes[:10]
b_nodes = all_nodes[10:20]
c_nodes = all_nodes[20:]

all_edges = []
for node_set in [a_nodes, b_nodes, c_nodes]:
    # Link each node to the next
    for i, node in enumerate(node_set[:-1]):
        all_edges.append((node, node_set[i + 1], 2))
    # Finish off the circle
    all_edges.append((node_set[0], node_set[-1], 2))

joins = [(a_nodes[0], b_nodes[0], 8), (b_nodes[-1], c_nodes[0], 8), (c_nodes[-1], a_nodes[-1], 8)]

all_edges += joins
# One extra edge for C:
all_edges.append((c_nodes[0], c_nodes[5], 5))

G = networkx.Graph()
for edge in all_edges:
    G.add_edge(edge[0], edge[1], len=edge[2])

networkx.draw_graphviz(G, prog='neato')

如果要导出为邻接矩阵，请尝试类似于

networkx.to\u numpy\u matrix（G）

---

是否也可以将其作为一个圆形？每个顶点？如果你谈论的是它实际上是如何绘制的，你可以使用GraphViz，它有一些更好的布局算法，例如

networkx.draw\u GraphViz（g，prog='neato'）

。但是，您必须使用Python 2，

pygraphviz

对于Python 3不存在。谢谢！networkx中有没有一种方法可以给我这个G的邻接矩阵？二进制对称矩阵？@Manish查看我的编辑，不确定您要查找的格式，但您可以执行类似于

networkx.to\u numpy\u matrix（G）

的操作。我还改进了布局，增加了每条边的长度。嗨，马吕斯。这很酷。我从您的代码中获得了灵感（不想公然复制），并编写了我的代码。以上编辑。我无法理解代码中使用的8和2。是边长吗？。那么为什么len=edge[2]？。另外，当我试图绘制图表时，我也遇到了一个错误。见上文

import networkx
import string

all_nodes = string.ascii_letters[:30]
a_nodes = all_nodes[:10]
b_nodes = all_nodes[10:20]
c_nodes = all_nodes[20:]

all_edges = []
for node_set in [a_nodes, b_nodes, c_nodes]:
    # Link each node to the next
    for i, node in enumerate(node_set[:-1]):
        all_edges.append((node, node_set[i + 1], 2))
    # Finish off the circle
    all_edges.append((node_set[0], node_set[-1], 2))

joins = [(a_nodes[0], b_nodes[0], 8), (b_nodes[-1], c_nodes[0], 8), (c_nodes[-1], a_nodes[-1], 8)]

all_edges += joins
# One extra edge for C:
all_edges.append((c_nodes[0], c_nodes[5], 5))

G = networkx.Graph()
for edge in all_edges:
    G.add_edge(edge[0], edge[1], len=edge[2])

networkx.draw_graphviz(G, prog='neato')