python - 如何定位NetworkX中巨型组件的中心节点？

Question

我正在使用一个具有二维网格形状的常规网络。它由 NxN=100x100=10000 个节点组成。它有一个坐标系，其中节点 0 位于左上角，(0,0) 位置，节点 10000 位于右下角，(100,100) 位置。

网络是这样创建的:

N=100 #The number of nodes per side
G=nx.grid_2d_graph(N,N)
pos = dict( (n, n) for n in G.nodes() ) #Dictionary of all positions
labels = dict( ((i, j), i + (N-1-j) * N ) for i, j in G.nodes() )
nx.set_node_attributes(G, 'pos', pos) #Store pos attributes in the nodes
nx.set_node_attributes(G, 'labels', labels) #Store labels attributes in the nodes
nx.draw_networkx(G, pos=nx.get_node_attributes(G, 'pos'),
                 labels=nx.get_node_attributes(G, 'labels'),
                 with_labels=False, node_size=10)

该网络由于对大量负载的响应而变得支离 splinter 。这些是许多 csv 文件，其值用作节点的输入。失败后，网络是这样的(这是单个加载文件的结果):

我的问题:如何确定巨型组件的中心节点位置，并确定其距左上角的距离例如，角点的坐标为 (0,0)？

编辑

由于响应的可变性，位置 (0,0) 很少有节点，因此使用 nx.shortest_path() 是没有意义的该节点大多数时候都会丢失。因此，我想测量网络的一个点(巨型组件的中心)与同一“区域”的另一点(可能不属于网络的一部分)之间的距离。因此，不能使用函数nx.shortest_path()，否则当路径不存在时会抛出错误。

Answer 1

• 首先使用以下方法检索图形的巨大组成部分:( referenced here )

  giant = max(nx.connected_component_subgraphs(G), key=len)

• 检索中心节点:

  center_nodes = center(giant)

• 节点的位置是中心节点本身，因为键就是位置。例如，要显示中心节点的位置:

  打印center_nodes

• 要确定从中心节点之一到 (i,j) 坐标的距离，您必须保留包含所有 100x100 节点的原始图的副本。我将在这里使用它作为 org_G

  # i,j can represent any coordinate in the 100x100 grid (0,0) for instance
  n = (i,j) 
  print nx.shortest_path(org_G,n,center_nodes[0])