tensor_product

tensor_product(G, H)

返回g和h的张量积。

张量积 \(P\) 图的一部分 \(G\) 和 \(H\) 具有作为节点集的张量积的节点集， \(V(P)=V(G) \times V(H)\) 。 \(P\) 有优势 \(((u,v), (x,y))\) 当且仅当 \((u,x)\) 是一种优势 \(G\) 和 \((v,y)\) 是一种优势 \(H\) 。

张量积有时也被称为分类积、直积、基数积或连词。

参数

G, H: graphs

Networkx图表。

返回

P：NetworkX图

如果G或H是多重图，则G和H的张量积是多重图；如果G和H是有向的，则P是有向的；如果G和H是无向的，则P是无向的。

加薪

NetworkXError

如果g和h不是同时有向的或同时无向的。

笔记

p中的节点属性是g和h节点属性的两个元组。缺少的属性未分配。

实例

>>> G = nx.Graph()
>>> H = nx.Graph()
>>> G.add_node(0, a1=True)
>>> H.add_node("a", a2="Spam")
>>> P = nx.tensor_product(G, H)
>>> list(P)
[(0, 'a')]

边缘属性和边缘键（对于多图）也复制到新产品图中。