1

我正在尝试使用 networkx 包从图中随机删除节点。第一个块描述了图的构造，第二个块给了我必须从我的图 H 中删除的节点列表（20%、50% 和 70% 的删除）。最后，我想要 3 个版本的基本图 H，在列表或任何数据结构中。块 3 中的代码为我提供了"None"类型的对象。最后一个块显示它适用于单个案例。

我猜问题出在append函数中，它以某种方式返回"None"类型的对象。我还觉得基础图 H 可能在每次迭代后都会发生变化。有没有办法解决？任何帮助，将不胜感激 ：）

import networkx as nx
import numpy as np
import random

# node removals from Graphs at random

# network construction
H = nx.Graph()
H.add_nodes_from([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
H.add_edges_from([[1,2],[2,4],[5,6],[7,10],[1,5],[3,6]])
nx.info(H)
nodes_list = list(H.nodes)

# list of nodes to be removed
perc = [.20,.50,.70] # percentage of nodes to be removed
random_sample_list = [] 
for p in perc:
    interior_list = []
    random.seed(2) # for replicability
    sample = round(p*10)
    random_sample = random.sample(nodes_list, sample)
    interior_list.append(random_sample)
    random_sample_list.append(random_sample)

# applying the list of nodes to be removed to create a list of graphs - not working
graph_list = []
for i in range(len(random_sample_list)):
    H1 = H.copy()
    graph_list.append(H1.remove_nodes_from(random_sample_list[i]))

# list access - works
H.remove_nodes_from(random_sample_list[1])
nx.info(H)

最终输出应如下所示：[删除了 20% 节点的图，删除了 50% 节点的图，删除了 7% 节点的图] - 例如。列表

4

1 回答 1

0

该函数remove_nodes_from不返回修改后的图，而是返回None. 因此，您只需要创建具有所需节点百分比的图形并将其附加到列表中：

graph_list = []
for i in range(len(random_sample_list)):
    H1 = H.copy()
    H1.remove_nodes_from(random_sample_list[i])
    graph_list.append(H1)
于 2020-08-13T15:36:13.130 回答