描述:
我有一组坐标点和一个邻接列表,描述每个点(节点)如何连接到其他点。利用这些,我在 Python 中使用 NetworkX 绘制了一个图表。
以下是点和邻接表:
points = [
[1449, 1427], [1568, 1349], [1828, 1262], [1054, 1294], [1236, 1186],
[1432, 1124], [1754, 1032], [2122, 968], [2591, 953], [790, 957],
[1069, 881], [1720, 738], [2183, 691], [2633, 723], [557, 495],
[878, 465], [1238, 433], [1690, 412], [2229, 395], [2705, 368],
[432, 116], [772, 74], [1234, 27], [1680, 0], [2267, 21]
]
adjacency_list = [
[2,5], [1,3,6], [2,7], [5,10], [1,4,6,11], [2,5,7], [3,6,8,12],
[7,9,13], [8,14], [4,11,15], [5,10,16], [7,13,18], [8,12,14,19],
[9,13,20], [10,16,21], [11,17,15,22], [16,18,23], [12,17,19,24],
[13,18,20,25], [19,14], [15,22], [21,16,23], [17,22], [18,25], [19,24]
]
我使用以下 Python 代码来可视化该图:
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
# Create a new graph
G = nx.Graph()
# Add nodes with positions
for i, point in enumerate(points):
G.add_node(i + 1, pos=point)
# Add edges
for i, connections in enumerate(adjacency_list):
for j in connections:
G.add_edge(i + 1, j)
# Get node positions
pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='green', node_size=300, font_size=8, font_color='white')
plt.axis('off')
plt.show()
结果图如下所示:
目标:
我想确定哪些面是由该图中的节点形成的。具体来说,我只对四边形的面感兴趣(即由 4 个节点/顶点形成的面)。
例如,图像中标记的人脸1由节点[1,2,5,6]表示。因此,对于这个例子,输出应该是:
faces = [
[1,2,6,5], [2,3,7,6], [4,5,11,10], [7,8,13,12], [8,9,14,13], [10,11,16,15], [12,13,19,18],
[13,14,20,19], [15,16,22,21], [16,17,23,22], [18,19,25,24]
]
注意事项:
面部 1(其他面部也类似)可以是任何有效面部(我选择此顺序是为了使其与图像一致)。
请注意,
adjacency_list
不一定按特定顺序(顺时针或逆时针)列出节点。
如果我理解得很好,你正在尝试在图中找到大小为 4 的所有简单循环。
NetworkX 非常简单:
for c in nx.simple_cycles(G):
if len(c)==4: print(c)
您可能需要更多地了解图论(特别是cycles)或查看NetworkX关于Cycles的文档。
干杯!