MultiDiGraph.subgraph

MultiDiGraph.subgraph(nodes)

返回由 nodes 诱导的子图的 SubGraph 视图。

图的诱导子图包含 nodes 中的节点以及这些节点之间的边。

参数:

nodeslist, iterable

一个包含节点的容器，将遍历一次。

返回:

GSubGraph View

图的子图视图。图结构不能更改，但节点/边的属性可以更改，并且与原始图共享。

注意

图、边和节点的属性与原始图共享。视图不允许更改图结构，但属性的更改会反映在原始图中。

要创建具有自己的边/节点属性副本的子图，请使用：G.subgraph(nodes).copy()

要将图就地缩减为子图，您可以删除节点：G.remove_nodes_from([n for n in G if n not in set(nodes)])

子图视图有时并不是您想要的。在大多数情况下，如果您想做的不仅仅是查看诱导的边，那么更有意义的是使用如下代码将子图创建为一个独立的图

# Create a subgraph SG based on a (possibly multigraph) G
SG = G.__class__()
SG.add_nodes_from((n, G.nodes[n]) for n in largest_wcc)
if SG.is_multigraph():
    SG.add_edges_from(
        (n, nbr, key, d)
        for n, nbrs in G.adj.items()
        if n in largest_wcc
        for nbr, keydict in nbrs.items()
        if nbr in largest_wcc
        for key, d in keydict.items()
    )
else:
    SG.add_edges_from(
        (n, nbr, d)
        for n, nbrs in G.adj.items()
        if n in largest_wcc
        for nbr, d in nbrs.items()
        if nbr in largest_wcc
    )
SG.graph.update(G.graph)

示例

>>> G = nx.path_graph(4)  # or DiGraph, MultiGraph, MultiDiGraph, etc
>>> H = G.subgraph([0, 1, 2])
>>> list(H.edges)
[(0, 1), (1, 2)]