如何使用二维np数组作为输入来创建networkx图

Question

我的算法输出描述3D空间（x，y，z）中对象的一组顶点。在这种情况下，有两个对象：

verts = 
[[0.1 1.  1. ]  [1.  1.  0.1]  [1.  0.1 1. ]  [1.  1.  1.9]  [1.  1.9 1. ]
 [1.9 1.  1. ]  [7.1 8.  8. ]  [8.  8.  7.1]  [8.  7.1 8. ]  [8.  8.  8.9]
 [8.  8.9 8. ]  [8.9 8.  8. ]]

有两个四面体，一个限制在（1，1，1）中心，另一个限制在（8，8，8）中心。我的目标是使用广度优先搜索来确定对象是分开的，然后对每个对象进行分类。我无法以正确的格式获取算法的数据。

相反，我打算使用networkx模块，特别是使用Graph类，该类将ndarrays作为输入。我已经尝试过：

import networkx as nx
import numpy as np

graph = Graph(verts)
for idx, graph in enumerate(nx.connected_components(graph)):
    print("Graph ",idx, " in ", graph,'\n\n',file=open("output.txt","a"))     

但是，我无法创建图形。相反，我得到了错误：

"Input is not a correct numpy matrix or array.")
networkx.exception.NetworkXError: Input is not a correct numpy matrix or array.

这使我感到困惑，因为verts的类型= numpy.ndarray。

我愿意使用networkx来完成此任务，也可以制定其他策略。另外，请告诉我是否有任何修改可使这篇文章更加清晰。

<< img src =“ https://image.soinside.com/eyJ1cmwiOiAiaHR0cHM6Ly9pLmltZ3VyLmNvbS9oN05Yc0NELnBuZyJ9” alt =“四面体”>

Answer 1

问题是您如何构建图形。您应该简单地将实例化为一个新图形g = nx.Graph()，然后使用其方法添加其节点或边。在这种情况下，您要从嵌套列表中添加其路径：

G = nx.Graph()

for path in verts:
    G.add_path(path)

---

然后获得连接的组件：

list(nx.connected_components(G))
# [{0.1, 1.0, 1.9}, {7.1, 8.0, 8.9}]