连通分量

本示例演示如何使用igraph.GraphBase.connected_components()可视化图中的连通分量。

import igraph as ig
import matplotlib.pyplot as plt
import random

首先，我们生成一个随机几何图，其中顶点大小随机。为确保示例在手册中可复现，已设置随机种子：您不需要它来理解概念。

random.seed(0)
g = ig.Graph.GRG(50, 0.15)

现在我们可以将图聚类成弱连通分量，即彼此之间没有边连接的子图

components = g.connected_components(mode='weak')

最后，我们可以可视化图中不同的连通分量

fig, ax = plt.subplots()
ig.plot(
    components,
    target=ax,
    palette=ig.RainbowPalette(),
    vertex_size=7,
    vertex_color=list(map(int, ig.rescale(components.membership, (0, 200), clamp=True))),
    edge_width=0.7
)
plt.show()

注意

我们的顶点颜色使用 0 到 200 的整数，而不是 0 到 255，因为igraph.drawing.colors.RainbowPalette中的 255 对应于循环回红色。这为我们提供了清晰独特色调。