python-3.x - 在 Networkx 中使用 k-core 时保留特定节点

Question

我有一个使用 Netwrokx 创建的随机图，我想删除度数小于 2 的节点，除了 2 个用户定义的度数 = 1 的节点。要删除度数 < 2 的所有节点，我可以使用 Networkx 的 k-core。但我不知道如何保留这两个用户定义的节点。例如，以下代码生成，

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# fig 1
G = nx.gnm_random_graph(n=20, m=30, seed=1)
nx.draw(G, with_labels=True, pos=nx.spring_layout(G))
plt.show()

G = nx.k_core(G, k=2)
nx.draw(G, with_labels=True, pos=nx.spring_layout(G))
plt.show()

图1:

图2:

我想征求有关如何保留2个用户定义节点的建议: 例如

retain_node_ids = [1,2]

编辑:

我可以按照下面的建议使用remove_nodes_from。但是，如果我们删除度数 < 2 的节点，我们最终可能会得到新节点，这些节点最初的度数 >=2，度数 <2。为了重复该过程，直到找不到度数 < 2 的节点，已使用 k-core。

Answer 1

以下是具体操作方法:

degrees = nx.classes.degree(G)
G.remove_nodes_from([node
                     for node in G.nodes
                     if node not in retain_node_ids and degrees[node] <= 2])

当然，这段代码并没有找到最大子图(像 k_core 函数那样):它只是删除所有度数小于或等于 2 且不在 retain_node_ids 中的节点。列表。

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编辑: 您可以添加两个假节点，连接节点以保留它们，计算 k 核，然后删除它们:

G.add_edges_from([(u, v) for u in retain_node_ids for v in (n, n+1)])
G = nx.k_core(G, k=2)
G.remove_nodes_from([n, n+1])