igraph 0.5.1 发行说明

igraph 0.5.1 是一个错误修复版本，但实际上它也包含许多重要的新内容。以下是关于它们的简要摘要。请参阅下面以获取完整的更改列表。

添加了 DrL 布局生成器

这是一个由 Shawn Martin 及其同事编写的复杂且高效的布局生成器。 更多信息请参见 Python 文档。

给定度序列的随机图的均匀抽样

添加了一个不错的随机图生成器，它以顶点的度数为条件。 它可以生成无向连通图。 该算法和实现由 Fabien Viger 和 Matthieu Latapy 完成。 更多信息请参见 Python 文档。

加权最短路径算法

添加了 Dijkstra 和 Belmann-Ford 算法。 更多信息请参见 Python 手册。

测试边互易性的函数

现在可以测试每条边的互易性。 更多信息请参见 Python 手册。

Python 接口中的新增功能

• 一个新的布局生成器，称为 DrL。
• 使用给定度序列的随机连通无向图的均匀抽样。
• 接受 igraph.IN、igraph.OUT 和 igraph.ALL 常量的方法参数现在也接受这些作为字符串（"in"、"out" 和 "all"）。只要前缀匹配是唯一的，也允许前缀匹配。
• Graph.shortest_paths() 现在支持边权重（实现了 Dijkstra 和 Bellman-Ford 算法）
• Graph.get_shortest_paths() 也支持边权重（目前仅支持 Dijkstra 算法）
• 添加了 Graph.is_mutual() 以查找有向图中的互边。
• 添加了反向对数加权相似性度量（又名 Adamic/Adar 相似性）。
• preference.game 和 asymmetric.preference.game 已重写，它们现在是 O(|V|+|E|)，而不是 O(|V|^2)。
• 现在可以从 Python 界面修改 ARPACK 选项（感谢 Kurt Jacobson）
• 添加了 Layout.to_radial() – 现在您可以通过 Reingold-Tilford 算法创建一个自上而下的树布局，然后将其转换为径向树布局
• 添加了 Graph.write_pajek() 以将图形保存为 Pajek 格式
• 某些顶点和边相关的方法现在也可以通过 VertexSeq 和 EdgeSeq 的方法访问，当然仅限于当前的顶点/边序列
• 可视化现在支持三角形顶点
• 添加了 Graph.mincut()
• 添加了 Graph.Weighted_Adjacency() 以从加权邻接矩阵创建图形
• Kamada-Kawai 和 Fruchterman-Reingold 布局现在接受初始顶点位置
• Graph.Preference() 和 Graph.Asymmetric_Preference() 已重写，它们现在是 O(|V|+|E|)，而不是 O(|V|^2)。

修复了 Python 界面中的错误

• Graph.constraint() 现在正确返回浮点数而不是整数（感谢 Eytan Bakshy）
• 现在终于可以正确加载和保存由邻接矩阵给出的图形
• Graph.Preference() 现在接受类型分布中的浮点数
• 修复了 Graph.community_edge_betweenness() 中的一个小错误
• 解决了一些数字属性处理中的错误
• VertexSeq 和 EdgeSeq 对象现在也可以通过列表和元组进行子集化
• 修复了处理极小布局尺寸时的错误
• 特征向量中心性现在总是返回正值
• Graph.authority_score() 现在真正返回权威分数而不是中心分数（责怪复制粘贴）
• Pajek 阅读器错误已更正，如果缺少 *Vertices，则会发生段错误。
• 写入 GML 文件时，正确处理了方向性。（但请注意，“正确”在此处与标准冲突。）
• 更正了在无向图上计算加权、有向 PageRank 时的错误。（无论如何，这没有意义。）
• 在 Reingold-Tilford 布局中修复了几个错误以避免边交叉。
• 修复了 GraphML 阅读器中的一个错误，当未指定图属性的值时。
• 修复了小（3-4 个顶点）图的图同构例程中的一个错误。
• 更正了随机抽样实现 (igraph_random_sample)，现在它总是生成唯一的数字。这会影响 G(n,m) Erdos-Renyi 生成器，它现在总是生成简单的图。
• LGL、NCOL 和 Pajek 图阅读器现在可以正确处理错误。
• 非对称 ARPACK 求解器现在以一致的形式返回结果。
• 快速贪婪社区检测例程现在检查图是否简单。
• LGL 和 NCOL 解析器已更正，可以处理各种行尾编码。
• Hub & 权威分数计算现在初始化 ARPACK 参数。
• 修复了 Walktrap 社区检测例程中的一个错误，当应用于未连接的图时。
• 删除了几个小的内存泄漏，以及 Spinglass 社区结构检测函数中的一个大的内存泄漏