在Julia中从邻接矩阵生成加权和有向网络

Question

我想从Julia (v0.7)中的邻接矩阵生成一个加权和有向网络。

到目前为止，我已经尝试过：

using LightGraphs
using SimpleWeightedGraphs

A = rand(100, 100)
G = Graph(A)

但我得到了错误：

ERROR: ArgumentError: Adjacency / distance matrices must be symmetric
Stacktrace:
 [1] SimpleGraph{Int64}(::Array{Float64,2}) at /home/user/.julia/packages/LightGraphs/PPsyP/src/SimpleGraphs/simplegraph.jl:78
 [2] SimpleGraph(::Array{Float64,2}) at /home/user/.julia/packages/LightGraphs/PPsyP/src/SimpleGraphs/simplegraph.jl:72
 [3] top-level scope at none:0

到目前为止，我只在github (https://github.com/JuliaGraphs/SimpleWeightedGraphs.jl)页面上看到过该示例，该页面从和边列表生成加权图。但是，如果我可以直接从邻接矩阵生成图形，我会更喜欢。

Answer 1

虽然不是Julia图形专家，但我认为你想要的是

julia> A = rand(100,100);

julia> G = SimpleWeightedDiGraph(A)
{100, 10000} directed simple Int64 graph with Float64 weights

Graph(a::AbstractMatrix)是无向(单位加权)图的构造函数：

julia> A = A+transpose(A); # making A symmetric

julia> G = Graph(A)
{100, 5050} undirected simple Int64 graph

julia> weights(G)
100 × 100 default distance matrix (value = 1)

Answer 2

你遇到的第一个问题是你的随机邻接矩阵是不对称的，这是无向图所必需的。你想创建一个有向图。

其次，如果需要加权图，则需要使用SimpleWeightedGraphs.jl包，这意味着您可以简单地执行以下操作

julia> using LightGraphs, SimpleWeightedGraphs

julia> a = rand(100,100);

julia> g = SimpleWeightedDiGraph(a)
{100, 10000} directed simple Int64 graph with Float64 weights

但请注意，这是创建随机加权图的一种非常糟糕的方法，因为rand函数几乎可以保证这将是一个完整的图。更好的方法是使用sprand

julia> using SparseArrays

julia> a = sprand(100, 100, 0.2);

julia> g = SimpleWeightedDiGraph(a)
{100, 2048} directed simple Int64 graph with Float64 weights