Python NetworkX edge_subgraph用法及代码示例

返回由指定边诱导的子图的视图。

诱导子图包含 edges 中的每条边以及与这些边中的任何一条相关的每个节点。

参数：

G：NetworkX 图表

edges：可迭代的

可迭代的边。 G 中不存在的边将被忽略。

返回：

subgraph：SubGraph 查看

G 的只读边诱导子图。对G 的更改会反映在视图中。

注意：

要创建具有自己的节点边和属性副本的可变子图，请使用 subgraph.copy() 或 Graph(subgraph)

如果您以递归方式创建子图的子图，则最终会得到一串子图，该子图链由于大约 15 个嵌套子图视图而变得非常慢。幸运的是，edge_subgraph 过滤器嵌套得很好，因此您可以在该函数中使用原始图作为 G 来避免链。我们不以编程方式排除链，以便可以创建像 edge_subgraph 或 restricted_view 这样的奇怪情况。

例子：

>>> G = nx.path_graph(5)
>>> H = G.edge_subgraph([(0, 1), (3, 4)])
>>> list(H.nodes)
[0, 1, 3, 4]
>>> list(H.edges)
[(0, 1), (3, 4)]