Networkx 최소 스패닝 트리 - 정밀도 문제?

Question

222 x 222 노드 크기의 가중치가있는 인접성 매트릭스에서 그래프를 생성합니다. 행렬에 주어진 모든 가중치는 0.42757498546089029과 1.6671726002927263 사이의 부동 소수점 숫자입니다. nx.minimum_spanning_tree(G, weight = "weight") 방법을 사용하면 아래 그림의 첫 번째 그림이 표시되는 반면, 모든 매트릭스 값에 100.0을 곱하면 동일한 방법으로 두 번째 그림을 얻을 수 있습니다. igraph을 사용하여 플로팅하는 동안 발생하지 않습니다. Networkx의 문서는 정밀도 문제에 대해 침묵합니다. 왜 그런 일이 일어날 지 알고 있습니까?

networkx 코드 :

G=nx.from_numpy_matrix(M) 
G1=nx.minimum_spanning_tree(G, weight = "weight") 

labels = {i : node_names[i][1] for i in G1.nodes()} 
colors = {i : node_attributes[labels[i]] for i in G1.nodes()} 
for i in G1.nodes(): 
    G1.node[i]["color"] = 'white' 
    G1.node[i]["style"] = "filled"  
    G1.node[i]["fillcolor"] = colors[i] 
color=nx.get_node_attributes(G1,'color') 
fillcolor=nx.get_node_attributes(G1,'fillcolor') 
H=nx.relabel_nodes(G1,labels) 
nx.draw(H, scale=30, nodelist=H.nodes(), linewidths=0, with_labels = True, node_size=500,font_size=8) 

igraph 코드 :

g = igraph.Graph.Weighted_Adjacency(M.tolist()) 
    for i, v in enumerate(g.vs): 
     v["color"] = colors[i] 
     v["label"] = labels[i] 
     v["frame_color"] = colors[i] 
     v["label_size"] = 10 
     v["size"] = 26 
    G = g.spanning_tree(weights='weight', return_tree=True) 
    G.to_undirected() 
    igraph.plot(G, labels=False, bbox = (900, 900), margin=40, loops=False 

) 

Answer 1

당신이 볼 것이 예상되는 행동과 전혀 정밀 문제. 이름에서 알 수 있듯이 스프링 레이아웃은 노드 사이의 스프링 동작을 해당 위치에 "시뮬레이트"합니다. 노드 위치는 원으로 초기화 된 다음 특정 반복 횟수 (기본적으로 50) 동안 스프링의 힘이 노드에 적용됩니다. 약한 연결 가중치를 사용하면 노드가 원 (첫 번째 경우)에 거의 남아 있고 노드가 중심쪽으로 두 번째로 강한 영향을 미칩니다 (두 번째 경우).

igraph에서는 기본적으로 가중치가 적용되지 않은 그래프가 레이아웃을 계산하는 데 사용되며 플로팅 루틴에 명시 적으로 가중치를 부여해야합니다. "weights"매개 변수를 지정하지 않고 그래프를 플로팅했을 수도 있습니다.