非常简短，关于 minimize_nested_blockmodel_dl 的两到三个基本问题在 graph-tool library 中发挥作用.有没有办法找出哪个顶点落在哪个 block 上？换句话说，从每个 block 中提取一个列表，其中包含其顶点的标签。
分层可视化对于网络理论的业余爱好者来说是相当难以理解的，例如绘制的具有定向边缘的正方形是否意味着暗示两个正在考虑的 block 之间的基础边缘的主要方向？这些 block 使用不同的颜色很好地显示，但在非常概念的层面上，哪些类型的模式或边/顶点属性在顶点的 block 分类背后？换句话说，当两个顶点在同一个 block 中时，关于它们的共同属性我能说些什么呢？
最佳答案
关于您的第一个问题，它非常简单:minimize_nested_blockmodel_dl() 函数返回一个 NestedBlockState 对象:
g = collection.data["football"]
state = minimize_nested_blockmodel_dl(g)
您可以通过检查层次结构的第一层来查询节点的组成员资格:
lstate = state.levels[0]
这是一个 BlockState 对象，我们通过 get_blocks() 方法从中获取组成员资格:
b = lstate.get_blocks()
print(b[30]) # prints the group membership of node 30
关于你的第二个问题，随机 block 模型假设属于同一组的节点有相同的概率连接到网络的其余部分。因此，通过上述函数归入同一组的节点具有相似的连接模式。例如，如果我们查看足球网络的拟合度:
state.draw(output="football.png")
我们看到，属于同一组的节点往往与同一组的其他节点有更多连接——社区结构的典型示例。然而，这只是随机 block 模型可以发现的众多可能性之一。其他拓扑模式包括核心-边缘组织、二分性等。
关于python - 关于图形工具中嵌套 block 模型的基本问题，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37944901/
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