获取包含一定数量节点的networkx子图

Question

我有一个 networkx 有向图，我想提取包含一定数量节点的子图。例如，有向图是 0-1-2-3-4-5。我想获取所有包含3个节点的子图。结果应该是：0-1-2、1-2-3、2-3-4、3-4-5。我怎样才能做到这一点？

Answer 1

我不完全确定我是否理解正确：你的例子意味着你只想要连接的子图？在有向图中，存在不止一种连接（弱连接和强连接）。因此，您必须决定要寻找哪一个。

这可能有效：

import networkx as nx

from itertools import combinations

# The graph in your example (as I understand it)

G = nx.DiGraph((i, i+1) for i in range(5))

num_of_nodes = 3 # Number of nodes in the subgraphs (here 3, as in your example)

subgraphs = [] # List for collecting the required subgraphs

for nodes in combinations(G.nodes, num_of_nodes):

    G_sub = G.subgraph(nodes) # Create subgraph induced by nodes

    # Check for weak connectivity

    if nx.is_weakly_connected(G_sub):

        subgraphs.append(G_sub)

combinations(G.nodes, num_of_nodes)迭代num_of_nodes来自 的许多节点的所有唯一组合G。

所选的子图正是您提到的：

print([H.nodes for H in subgraphs])

print([H.edges for H in subgraphs])

节目

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

[OutEdgeView([(0, 1), (1, 2)]), OutEdgeView([(1, 2), (2, 3)]), OutEdgeView([(2, 3), (3, 4)]), OutEdgeView([(3, 4), (4, 5)])]

如果你的图表是

G = nx.DiGraph([(i, i+1) for i in range(5)] + [(i+1, i) for i in range(5)])

如果您正在寻找强大的连接性，那么您必须使用

...

    # Check for strong connectivity

    if nx.is_strongly_connected(G_sub):

        ...

（通常的警告：G.subgraph()只给你一个视图。）