Python NetworkX tensor_product用法及代碼示例

返回 G 和 H 的張量積。

圖 \(G\) 和 \(H\) 的張量積 \(P\) 有一個節點集，它是節點集的張量積 \(V(P)=V(G) \times V(H)\) 。 \(P\) 有邊 \(((u,v), (x,y))\) 當且僅當 \((u,x)\) 是 \(G\) 中的邊且 \((v,y)\) 是 \(H\) 中的邊。

張量積有時也被稱為分類積、直接積、基數積或合取。

參數：

G, H: graphs：

Networkx 圖。

返回：

P：NetworkX 圖

G 和 H 的張量積。如果 G 或 H 是 multi-graph，則 P 將為 multi-graph，如果 G 和 H 是有向的，則將是有向的，如果 G 和 H 是無向的，則將是無向的。

拋出：

NetworkXError

如果 G 和 H 不都是有向的或都是無向的。

注意：

P 中的節點屬性是 G 和 H 節點屬性的二元組。缺少的屬性被分配為無。

例子：

>>> G = nx.Graph()
>>> H = nx.Graph()
>>> G.add_node(0, a1=True)
>>> H.add_node("a", a2="Spam")
>>> P = nx.tensor_product(G, H)
>>> list(P)
[(0, 'a')]

邊屬性和邊鍵(用於多重圖)也被複製到新產品圖中