Python NetworkX transitive_reduction用法及代码示例

本文简要介绍 networkx.algorithms.dag.transitive_reduction 的用法。

用法: transitive_reduction(G)

返回有向图的传递约简

G = (V,E) 的传递约简是一个图 G- = (V,E-) 使得对于 V 中的所有 v,w 在 E- 中存在一条边 (v,w) 当且仅当 (v ,w) 在 E 中，并且在 G 中没有从 v 到 w 的路径长度大于 1。

参数：

G：NetworkX 有向图: 有向无环图 (DAG)

NetworkX 有向图: G 的传递约简

抛出：

NetworkXError: 如果 G 不是有向无环图 (DAG)，则传递归约不是唯一定义的，并且会引发 NetworkXError 异常。

参考：

https://en.wikipedia.org/wiki/Transitive_reduction

例子：

在有向图上执行传递约简：

>>> DG = nx.DiGraph([(1, 2), (2, 3), (1, 3)])
>>> TR = nx.transitive_reduction(DG)
>>> list(TR.edges)
[(1, 2), (2, 3)]

为避免不必要的数据复制，此实现不返回带有节点/边数据的DiGraph。要对DiGraph 执行传递缩减并传输节点/边数据：

>>> DG = nx.DiGraph()
>>> DG.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (1, 3)], color='red')
>>> TR = nx.transitive_reduction(DG)
>>> TR.add_nodes_from(DG.nodes(data=True))
>>> TR.add_edges_from((u, v, DG.edges[u, v]) for u, v in TR.edges)
>>> list(TR.edges(data=True))
[(1, 2, {'color': 'red'}), (2, 3, {'color': 'red'})]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自networkx.org大神的英文原创作品 networkx.algorithms.dag.transitive_reduction。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

抛出：

参考：

例子：