여러 network를 weight를 고려해서 합칩시다.

compose network with weight

  • 모든 네트워크를 합쳐서 관리하는 것이 아니라, 분리해서 관리하다가, 필요할때만, 네트워크를 합쳐서 관리하는 것이 더 효율적일 때가 있습니다.
  • 예를 들어서, 연도별로 네트워크를 따로 보는 것이 필요할 경우에는, 연도별 네트워크를 따로 만들어두고, 필요할때 연도별 네트워크를 하나로 합쳐서, 분석하는 것이 더 좋을 수도 있으니까요.
  • 이미 networkx에서 네트워크를 합치는 좋은 알고리즘들을 많이 만들어두었습니다. operator in networkx에서 보실 수 있습니다.
  • compose, union, disjoint union 등 그래프를 합치고, 분할하고 하는 다양한 네트워크가 있습니다만, 아쉬운 것은, 모두 weight가 없다고 가정한다는 것이죠.

  • 간단하게 두 네트워크 A, B 를 만들고
  • weight를 임의로 줍니다.
  • 그 다음 nx.compose_all를 하면, weight가 더해지는 것이 아니라, 마지막에 들어온 node의 weight를 참고합니다.
  • 참고하지 않을 거면, 하지 않거나, 하는게 좋지, 이렇게 애매하게 참고하는 건 이상하지 않나요?
import numpy as np 
import networkx as nx

np.random.seed(40)

A = nx.Graph()
B = nx.Graph()
A.add_nodes_from([(x, {'weight':np.random.randint(1, 4)}) for x in ['A', 'B', 'C']])
B.add_nodes_from([(x, {'weight':np.random.randint(1, 4)}) for x in ['B', 'C', 'D']])
print("nodes of A:", A.nodes(data=True))
print("nodes of B:", B.nodes(data=True))
print("nodes of union(A, B):", nx.compose_all([A, B]).nodes(data=True))
nodes of A: [('A', {'weight': 3}), ('B', {'weight': 2}), ('C', {'weight': 1})]
nodes of B: [('B', {'weight': 1}), ('C', {'weight': 3}), ('D', {'weight': 2})]
nodes of union(A, B): [('A', {'weight': 3}), ('B', {'weight': 1}), ('C', {'weight': 3}), ('D', {'weight': 2})]

compose with weight

  • 그래서 저는 weight를 고려하는 방식으로 compose_all_with_weight라는 함수를 만들어보려고 합니다.
  • 단, 모든 node, edge에는 모두 weight를 가지고 있다고 가정하고 진행합니다.
def compose_all_with_weight(Glst, merge_func=lambda x, y: x+y):
    ## Graph를 list로 받아서, 같은 node가 있을 경우 weight를 합하여 넣어줌
    ## 단, 우선, 모든 node, edge에 weight가 있다고 가정하고 graph를 입력받음
    def compose_with_weight(g1, g2, merge_func=merge_func):
        rG = g1.copy()
        ## add node
        for n in g2.nodes(data=True):
            if n[0] in rG.nodes():
                new_weight = merge_func(rG.nodes[n[0]]['weight'], n[1]['weight'])
                rG.nodes[n[0]]['weight'] = new_weight
            else:
                rG.add_nodes_from([n])
        ## add edge
        for e in g2.edges(data=True):
            if rG.has_edge(e[0], e[1]):
                new_weight = merge_func(rG[e[0]][e[1]]['weight'], e[2]['weight'])
                rG[e[0]][e[1]]['weight'] = new_weight
            else:
                rG.add_edges_from([e])
                
        return rG
    rG = nx.Graph()
    for subG in Glst:
        rG = compose_with_weight(rG, subG, merge_func)
    return rG
  • 간단하게 테스트를 해보면 다음과 같습니다.
## test graph 
A = nx.Graph()
A.add_nodes_from([(x, {'weight':np.random.randint(1, 4)}) for x in ['A', 'B', 'C']])
A.add_edges_from([('A', 'B', {'weight':10})])
print("nodes of A:", A.nodes(data=True))
print("edges of A:", A.edges(data=True))
print("="*20)
## make compose A 
G_compose = compose_all_with_weight([A, A], merge_func=lambda x, y: x+y)
print('nodes of A:', G_compose.nodes(data=True))
print('nodes of A:', G_compose.edges(data=True))
nodes of A: [('A', {'weight': 1}), ('B', {'weight': 3}), ('C', {'weight': 3})]
edges of A: [('A', 'B', {'weight': 10})]
====================
nodes of A: [('A', {'weight': 2}), ('B', {'weight': 6}), ('C', {'weight': 6})]
nodes of A: [('A', 'B', {'weight': 20})]

wrap-up

  • 이런 코드는 networkx에 추가할 수 있을 것 같아요. 그런데, 지난번에도 느낀 것이지만, 오픈소스 프로젝트에 코드를 추가한다는 것은, 생각보다는 꽤 어려워요.
  • 해당 오픈소스 프로젝트에서 원하는 기존 코드를 오염시키지 않으면서, 다시 말해서 해당 프로젝트의 방향, 정책, 코드 수준 등을 모두 만족 시키는 수준에서 진행해야 하는데, 단순히 코드만 넣으면 되지 않을까? 생각했던 것과는 차이가 있습니다.

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