如何使用networkx绘制子图

Question

我尝试根据节点名称列表从networkx中的karate_club_graph绘制子图但是失败了。怎么能像我想要的那样绘制子图？

import networkx as nx
from matplotlib import pylab as pl

G = nx.karate_club_graph()
res = [0,1,2,3,4,5]
new_nodes = []
for n in G.nodes(data=True):
  if n[0] in res:
    new_nodes.append(n)

k = G.subgraph(new_nodes)
pos = nx.spring_layout(k)

pl.figure()
nx.draw(k, pos=pos)
pl.show()

Answer 1

您遇到的问题是您的子图命令告诉它创建一个带有nodelist的子图，其中每个元素不仅仅是节点名，还有关于该节点名的数据。命令G.subgraph只需要节点名称列表。

解决此问题的最简单方法就是

k = G.subgraph(res)

即使res中的某些节点不在G中也会有效。

我会做这个改变，并通过在绘图中添加一个额外的子图来展示如何使用一致的位置绘制几次。它将绘制您的k，然后绘制由k以外的所有节点组成的子图。请注意，由于subgraph的工作原理，两者之间不会存在边缘。

import networkx as nx
from matplotlib import pylab as pl

G = nx.karate_club_graph()
res = [0,1,2,3,4,5, 'parrot'] #I've added 'parrot', a node that's not in G
                              #just to demonstrate that G.subgraph is okay
                              #with nodes not in G.    
pos = nx.spring_layout(G)  #setting the positions with respect to G, not k.
k = G.subgraph(res)  

pl.figure()
nx.draw_networkx(k, pos=pos)

othersubgraph = G.subgraph(range(6,G.order()))
nx.draw_networkx(othersubgraph, pos=pos, node_color = 'b')
pl.show()

在data=True电话中使用G.nodes()的效果如下：

print G.nodes()
> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33]
print G.nodes(data=True)
> [(0, {'club': 'Mr. Hi'}), (1, {'club': 'Mr. Hi'}), (2, {'club': 'Mr. Hi'}), (3, {'club': 'Mr. Hi'}), (4, {'club': 'Mr. Hi'}), (5, {'club': 'Mr. Hi'}), (6, {'club': 'Mr. Hi'}), (7, {'club': 'Mr. Hi'}) ...  *I've snipped stuff out*

所以G.nodes()只给出节点名称。 G.nodes(data=True)给出了元组列表，其中节点名称作为第一个条目，dict显示第二个条目中有关这些节点的任何数据。