我目前正在尝试使用python包networkx构建块模型。我发现函数networkx.quotient_graph可以用于此工作：
g_block = nx.quotient_graph(G=g, partition=node_list, relabel=True)
在下一步中，我想将生成的块图“ g_block”导出到文件中，然后在支持例如graphml文件的可视化工具中将其导入。
nx.write_graphml(g_block, 'test_block.graphml')
但是，这导致错误：
{KeyError} class'networkx.classes.graphviews.SubDiGraph'
有人可以帮忙吗？
参考方案
当前，networkx（2.2版）不支持您可以轻松导出和可视化的嵌套图。考虑使用graphviz处理嵌套图并将其导出为dot格式。
要使用图的networkx版本，可以通过为节点保留'graph'属性（从语义上讲是子图）来将pygraphviz转换为networkx图，反之亦然。 quotient_graph。
这是一个将一个小的networkx图转换为带有子图的pygraphviz并将其导出为dot文件的示例：
import networkx as nx
import pygraphviz as pgv
G = nx.erdos_renyi_graph(6, 0.5, directed=False)
node_list = [set([0, 1, 2, 3]), set([4, 5])]
pgv_G = pgv.AGraph(directed=True)
pgv_G.add_edges_from(G.edges())
for i, sub_graph in enumerate(node_list):
pgv_G.add_subgraph(sub_graph, name=str(i))
print(pgv_G)
pgv_G.write("test_pgv.dot")
请注意，netwrokx还允许写入和读取'点'格式（请参见example），但是由于没有对嵌套图的内置支持，因此对于此目的并不太有用。
您不能写quotient_graph的原因有两个：
在quotient_graph中，每个节点都具有'graph'属性，该属性是SubDiGraph（如果原始图是无向的，则为SubGraph）。 SubDiGraph是ReadOnlyGraph，这意味着无法使用标准networkx.readwrite实用程序编写它。
即使我们将SubDiGraph转换为DiGraph，也不是每种图形文件格式都允许对“ graph”属性进行编码。例如，graphml格式支持基本属性，例如布尔值，整数等。阅读更多here。
一种有效的解决方案是通过使用原始DiGraph的SubDiGraph副本覆盖'graph'属性来解决第一个问题。第二个问题可以简单地通过使用另一种文件格式来解决（例如，泡菜格式可以工作）。阅读所有受支持的格式here。
以下是一个工作示例：
g_block = nx.quotient_graph(G=G, partition=node_list, relabel=True)
def subdigraph_to_digraph(subdigraph):
G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(subdigraph.nodes())
G.add_edges_from(subdigraph.edges())
return G
for node in g_block:
g_block.nodes[node]['graph'] = subdigraph_to_digraph(g_block.nodes[node]['graph'])
nx.write_gpickle(g_block, "test_block.pickle")
这允许编写和加载嵌套图以供与netwrokx一起使用，但是出于在可视化工具中使用导出文件的目的，这并不太有用。
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