从过滤边的 subgraph_view 中获取 networkx 过滤节点

Question

我通过对边缘应用滤镜创建了一个 subgraph_view。当我在子图上调用 nodes() 时，它仍然显示所有节点，即使 none 的边使用它们。我需要获取仍然是子图一部分的节点的列表。

G = nx.path_graph(6)
G[2][3]["cross_me"] = False
G[3][4]["cross_me"] = False
def filter_edge(n1, n2):
    return G[n1][n2].get("cross_me", True)
view = nx.subgraph_view(G, filter_edge=filter_edge)
# node 3 is no longer used by any edges in the subgraph
view.edges()

这会产生

EdgeView([(0, 1), (1, 2), (4, 5)])

符合预期。但是，当我运行 view.nodes() 我得到

NodeView((0, 1, 2, 3, 4, 5))

我希望看到的是

NodeView((0, 1, 2, 4, 5))

这看起来很奇怪。有没有办法只提取子图使用的节点？[=17=]

Answer 1

混淆源于 'graph.' 断开连接的节点仍然是图的一部分的定义。事实上，你可以有一个 graph with no edges at all。所以 subgraph_view() 的行为违反直觉但却是正确的。

但是，如果您仍想实现所描述的内容，则有很多可能的方法，具体取决于您对修改原始图形的容忍度。我会提到两个尝试尽可能接近您当前的方法并避免 deleting edges or nodes 来自 G.

方法一

使用 view 对象的最简单方法是将其作为 edge_subgraph() 的输入（仅将边作为输入），如下所示：

final_view = view.edge_subgraph(view.edges())
final_view.nodes()

给予

NodeView((0, 1, 2, 4, 5))

方法二

对我来说，方法 1 似乎笨拙且令人困惑，因为它定义了一个中间视图。相反，如果我们返回一点并从 G 开始，我们可以定义一个 filter_node 函数来检查每个节点的边属性并在

时过滤该节点

所有边都被标记为要删除，或者
节点首先没有边。

您也可以通过手动标记节点本身来完成此操作，就像您对边所做的那样。

G = nx.path_graph(6)
G[2][3]["cross_me"] = False
G[3][4]["cross_me"] = False
def filter_edge(n1, n2):
    return G[n1][n2].get("cross_me", True)
def filter_node(n):
    return sum([i[2].get("cross_me", True) for i in G.edges(n, data=True)])
view = nx.subgraph_view(G, filter_node=filter_node, filter_edge=filter_edge)

view.nodes()

也给出预期

NodeView((0, 1, 2, 4, 5))

从过滤边的 subgraph_view 中获取 networkx 过滤节点

Get networkx filtered nodes from subgraph_view of filtered edges

networkx

方法一

方法二