我正在尝试编写一个脚本,该脚本可让我从命令行界面修改(编辑,剪切,更改)一些大的网络文件.我要尝试做的一件事是根据节点标签中的匹配项将子网与较大的网络隔离.
因此,基本上我将拥有一个可能带有7000个节点以及带有各种标签的相应边的networkx图.然后,我将一个字符串(例如“ Smith”)匹配到节点.我可能会匹配30个节点(标签：“ John Smith”,标签：“ Peter Smith”,等等).然后,我想创建一个新的networkx网络,其中包含这30个节点以及它们具有的边缘以及这些边缘所连接的节点,深度最多为n,或者直到找到所有节点和边缘为止.
我当前的代码是垃圾,所以也许我会尝试编写一些伪代码：
for node in networkx_network:
if searched_string in node:
new_network.add(node.subnetwork(depth=n))
我花了几天的时间来寻找解决方案,也许子图,邻居,connected_components是正确的选择,但是我不能全神贯注于如何做到这一点.
解决方法:
single_source_shortest_path具有可选的cutoff参数.包括它,您可以告诉networkx从根本上找到到给定节点一定距离内的节点的路径.这有点矫kill过正,因为这些路径中还有许多其他不需要的信息.然后,如果仅使用结果路径集的键,则可以在该距离之内到达所有节点,networkx可以找到包含所有这些节点及其之间边的图.
通过查看源代码,并消除跟踪实际路径所花费的精力,可以根据需要提高效率.但就目前而言,以下工作原理：
import networkx as nx
G=nx.fast_gnp_random_graph(100000,0.00002) #sample graph.
base = range(3) #arbitrarily choose to start from nodes 0, 1, and 2
depth = 3 #look for those within length 3.
foundset = {key for source in base for key in nx.single_source_shortest_path(G,source,cutoff=depth).keys()}
H=G.subgraph(foundset)
nx.draw_networkx(H)
import pylab as py
py.savefig('tmp.png')
标签：graph,networkx,python 来源： https://codeday.me/bug/20191029/1960409.html
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