Python Networkx对无向图的边只计数一次

我有以下图表：

full_graph = nx.Graph()

tgt_nodes = ['B','F']

full_graph.add_edge('A','B')
full_graph.add_edge('B','C')
full_graph.add_edge('B','D')
full_graph.add_edge('B','E')
full_graph.add_edge('E','F')

#display and save as img
p = nx.drawing.nx_pydot.to_pydot(full_graph)
p.layout = 'spring'

#p.write_png(outputDir+ version+ '//' + 'cluster_no' + str(clusterNo) + '.png')
display.Image(p.create_png())

我试图找到所有的节点，它们正好是两个连接，并根据重量来处理它们

out_graph = nx.Graph()

for curr_node in tgt_nodes:

        #find all paths for curr_node that are <=2
        pot_paths = nx.single_source_dijkstra_path_length(full_graph, curr_node,2)
        print(pot_paths)

        #iterate over all potential paths. If length ==2 either increment weight or add with weight = 1
        for pot_node, dist in pot_paths.items():

            if dist == 2:
                print(pot_node)

                if out_graph.has_edge(curr_node, pot_node):

                    # we added this one before, just increase the weight by one. NEED TO LIMIT SO THAT THIS DOESN't TRIGGER ON INVERSES
                    out_graph[curr_node][pot_node]['weight'] += 1
                    print('incremented edge for '+ curr_node)
                else:
                    # new edge. add with weight=1
                    out_graph.add_edge(curr_node, pot_node, weight=1)
                    print('added edge for '+ pot_node)

如何在同一中间节点上修改so（F，B）和（B，F）计数一次，而不是两次

谢谢

编辑

实际上，这里有一个不起作用的例子：

full_graph = nx.Graph()

tgt_nodes = ['B','F']

full_graph.add_edge('A','B')
full_graph.add_edge('B','C')
full_graph.add_edge('B','D')
full_graph.add_edge('B','E')
full_graph.add_edge('E','F')
full_graph.add_edge('G','F')
full_graph.add_edge('B','G')
full_graph.add_edge('F','H')
full_graph.add_edge('B','H')


#display and save as img
p = nx.drawing.nx_pydot.to_pydot(full_graph)
p.layout = 'spring'

#p.write_png(outputDir+ version+ '//' + 'cluster_no' + str(clusterNo) + '.png')
display.Image(p.create_png())

---

当它应该是3时，它输出一条2的边（B&F通过G、E和H连接）

您根据

full\u graph

确定路径长度，然后将边添加到

out\u graph

。将（B，F）边添加到

out\u图

后，它仍然不存在于

full\u图

中。毕竟，您的

out\u图

被初始化为空。这也是为什么末端的

out\u图

只包含一条边（B，F）

---

如果您的目标是更新原始图形，则应将

out\u graph

初始化为

full\u graph

的副本，并在此基础上进行所有计算。根据您的需要，networkx的内置功能可能会起作用，否则您应该研究Python。

因此，是的，如果

G

是无向的，那么

G.has_edge（a，b）

和

G.has_edge（b，a）

都是

True

如果边存在，则

False

因此，给定代码的设置方式，您将两次查看每对节点，并两次执行相同的计算

---

再添加一个条件怎么样：

如果G.根据@Energya的请求有_边（a，b）和a——下面是简单的代码：

out_graph = nx.bipartite.weighted_projected_graph(full_graph, ['B','F'])

在你的代码中，
tgt_节点的值是多少？第二行代码：tgt_节点=['B'，'F']注：在你的编辑中，
pot_路径={'B'：0，'A'：1，'C'：1，'D'：1，'E'：1，'G'：1，'H'：1，'F'：2}
。没有任何东西能说明在最小距离下有多少种不同的方式。它只知道最小距离。完整图中存在不正确的-（B>E>F），因此应将B>F添加到外部图中。问题是，它也在查找（F>E>B）并重新递增B>F。我需要一种方法来跟踪我在到达F>E>B时已经穿过B>E>F的节点。将这些节点视为医生和患者。医生只能治疗病人，病人的病情只有医生才能看到。我想知道哪些医生在他们的实践中有重叠，所以我看了看谁在两个节点之外，并将它们添加到out_图中。你是对的，我最初的答案是不正确的，我现在知道你在做什么了。那么，您的问题在性质上似乎有所不同：只有在
out\u图
中的两个边之间的距离为2 in
full\u图
时，才能生成边in
out\u图。那么，从定义上讲，这是否意味着只要它存在于
out_graph
中，就可以保证看到前面找到的一对的倒数？如果你的图是显式的二分图（即，由两组从未直接连接的节点组成），你可能真的想看看networkx对它的一些支持，比如函数。你是对的-我需要走二分路线。谢谢-这应该行得通-阅读@energya关于二分的评论-这是一个明确的二分图，所以“正确”的方法可能是使用二分相关算法，但我会选择这个，因为它更容易。我正要添加一组排序的节点并与之进行比较，但这更有效。tgt_节点列表都可能相互匹配，因此两者都会出现在那里。实际上这不起作用。它没有考虑到可能存在多个中间节点这一事实。我在上面编辑了一个不起作用的例子，它显示的权重是2，而它应该是3。问题是，如果你看这个例子，我在你的代码中看不到任何东西，告诉它去看两者之间所有不同的路径。一旦您选择了
当前节点
，它只会看到每个
节点
一次。因此，我在这里描述的内容解决了从
a
到
b
以及从
b
到
a
的边计数问题，但如果要计算不同的路径，则需要做一些不同的事情。
out_graph = nx.bipartite.weighted_projected_graph(full_graph, ['B','F'])