从过滤边的subgraph_view中获取网络过滤节点

Question

我通过将过滤器应用到边缘创建了一个subgraph_view。当我在子图上调用nodes()时，它仍然向我显示所有节点，即使没有一个边使用它们。我需要一个仅包含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)])

如预期的那样。但是，当我运行view.nodes()时，

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

我希望看到的是

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

这听起来很奇怪。有什么方法只提取子图所使用的节点吗？

Answer 1

这种混淆源于“图形”的定义。断开连接的节点仍然是图的一部分。实际上，您可以拥有一个完全没有边的图。因此，subgraph_view()的行为是违反直觉的，但是是正确的。

但是，如果您仍然希望实现您所描述的目标，那么有很多潜在的方法，这取决于您对修改原始图的容忍度。我将提到两个试图尽可能接近当前方法并避免删除边或节点来自G的方法。

方法1

使用view对象的最简单方法是将其作为edge_subgraph()的输入(只接受边缘作为输入)，如下所示：

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

给出

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

方法2

在我看来，通过定义中间视图，方法1显得笨拙和混乱。如果我们回过头来从G开始，我们可以定义一个filter_node函数来检查每个节点的边缘属性，如果

1. 所有边缘都标记为移除，或
2. 该节点首先没有边缘。

您也可以通过手动标记节点本身来做到这一点，就像对边缘所做的那样。

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()

也给出了预期的

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