Visualizando la composición dos del gráfico usando networkx

En este artículo vamos a ver cómo visualizar la composición dos del grafo usando networkx. Si nos dan dos gráficos A y B, entonces su composición se puede encontrar realizando la operación de unión en el conjunto de Nodes y el conjunto de bordes de A y B.

Simplemente, si un borde está contenido entre dos vértices en cualquiera de los gráficos iniciales, estará contenido en la composición de esos gráficos.

Ejemplo:

Gráfico inicial G:

GRAMO

Gráfico inicial H:

H

Resultado de Composición de G y H:

Composición (G, H)

Explicación: si nombramos los Nodes en los gráficos G y H usando números enteros, observaremos claramente que el conjunto de Nodes y aristas de G será un superconjunto de H y, por lo tanto, su unión da como resultado G.

Ejemplo 2:

Gráfico inicial G:

GRAMO

Gráfico inicial H:

H

Resultado de Composición de G y H:

R

Explicación: podemos ver que todos los bordes que están en el gráfico G están presentes en el gráfico H, excepto el Node entre el primer y el tercer Node desde la derecha, por lo tanto, al hacer la composición de G y H, se agregan todos los bordes de G y H al resultado.

Puntos importantes sobre la función Componer:

• Los atributos H tienen prioridad sobre los atributos G.
• El gráfico devuelto es del mismo tipo que G.
• G y H deben ser dirigidos o no dirigidos.
• G y H deben ser gráficos o multigrafos

Realizando Composición usando Python:

Usaremos la función networkx.compose() para nuestra tarea de composición de 2 gráficos.

Sintaxis: componer (G, H)

• G: Es un objeto Networkx Graph que se pasa como argumento para componer la función.
• H: También es un objeto Networkx Graph que se pasa como argumento para componer la función.

El resultado de la función de composición será la unión del conjunto de aristas y vértices de G y H.

Acercarse:

• Importaremos networkx con un alias nx.
• Cree un objeto gráfico de muestra G usando la función path_graph().
• Cree el segundo objeto de gráfico de muestra H usando la función path_graph().
• Luego llamaremos a la función componer pasando G como argumento.
• Capturaremos el objeto devuelto por la función de composición en otro objeto R.
• Luego llamaremos a la función dibujar() pasando R como un argumento que mostrará el gráfico de complemento.

Código:

# importing networkx module 
import networkx as nx 
  
# creating sample graph object 
G = nx.path_graph(7) 
  
# creating sample graph object 
H = nx.path_graph(3)
  
# compose of G and H saving in R
R = nx.compose(G,H) 
  
# calling draw() to visualize the complement graph 
nx.draw(R) 

Producción:

PRODUCCIÓN