在上述代码中,首先创建了一个示例图G,然后使用connected_components()函数查找连通分量,得到了一个生成器。接着,遍历生成器中的每个连通分量,使用G.subgraph()函数创建了连通分量内的子图,并进行了一些操作,如打印子图的节点和边。 需要注意的是,上述代码中的示例图仅用于说明,实际使用时需要根据具体情况构建自己的...
subgraphs =[self.graph.subgraph(c) for c in networkx.connected_components(self.graph)] in the graph.py. Hope this helps. Contributor Jessime commented Jun 25, 2020 It does help, thank you! I haven't made a new pypi package yet, but your fix is now pushed to the repo. Jessime clo...
subgraph()方法,按顶点从图 G 中抽出子图。例程如前。 连通子图 如果图 G 中的任意两点间相互连通,则 G 是连通图。 connected_components()方法,返回连通子图的集合。 G = nx.path_graph(4) nx.add_path(G, [7,8,9])# 连通子图listCC = [len(c)forcinsorted(nx.connected_components(G), key=len...
G.add_edge(ip1,ip2,weight=weight) n_sub_graphs=nx.number_connected_components(G) sub_graphs=nx.connected_component_subgraphs(G) for i,sub_graph in enumerate(sub_graphs): n_nodes=len(sub_graph.nodes()) if n_nodes >= M: print("Subgraph {0} has {1} nodes {2}".format(i,n_nodes...
<generator object strongly_connected_components at 0x7fe0eefe9c50> <class 'generator'> [{8, 1, 2, 3}, {0}] 强连通例子 8.4子图 G.clear() #定义图 G = nx.DiGraph() G.add_path([5, 6, 7, 8]) #抽取图G的节点作为子图 sub_graph = G.subgraph([5, 6, 8]) plt.subplots(1,2,...
subgraph()方式 ,按端点从图 G 中抽出来子图。方法如前。 连接子图 假如图 G 中的随意二点间互相连接,则 G 是连通图。 connected_components()方式 ,回到连接子图的结合。 code G = nx.path_graph(4) nx.add_path(G, [7, 8, 9]) # 连接子图 ...
forsub_ginnx.connected_components(g): sub_g=g.subgraph(sub_g) g_node=sub_g.nodes() print(g_node) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 结果: ['刘备', '关羽', '张飞', '诸葛亮']
subgraph(G, nbunch) - induce subgraph of G on nodes in nbunchunion(G1,G2) - graph uniondisjoint_union(G1,G2) - graph union assumingallnodes are differentcartesian_product(G1,G2) - return Cartesian product graphcompose(G1,G2) - combine graphs identifying nodes common to bothcomplement(...
subgraph = G.subgraph(specific_nodes) 可选:可根据需要对子图进行进一步操作,如添加属性、计算中心性等。 代码语言:txt 复制 # 添加节点属性 subgraph.nodes[1]['color'] = 'red' # 计算节点的度中心性 degree_centrality = nx.degree_centrality(subgraph) 通过以上步骤,你可以从具有特定度的节点创建一...
forsub_ginnx.connected_components(g):sub_g=g.subgraph(sub_g)g_node=list(sub_g.nodes())df_split=df.iloc[g_node]display(df_split) 结果: 然后将每个切片合并,下面以最后一个切片为例测试一下: row=df_split[keylist].bfill().iloc[0]row["tags"]=df_split.tags.str.cat(sep=",")row ...