如何在 NetworkX 中仅绘制前 50-100 个连通分量子图；一次绘制多个子图答案

【问题标题】：How to graph only top 50-100 connected component subgraphs in NetworkX; drawing multiple subgraphs at once如何在 NetworkX 中仅绘制前 50-100 个连通分量子图；一次绘制多个子图
【发布时间】：2019-07-02 02:05:00
【问题描述】：

对不起，如果这很粗略：这是我在 Stackoverflow 上的第一篇文章！我很抱歉没有发布代码，但我所做的一切都不复杂（也许这就是问题所在），所以描述应该有效。如果我不擅长描述问题，我也很抱歉，因为我是 Python 新手；我不太确定如何在没有数据的情况下重新创建示例:(

在使用 NetworkX 时，我经常在从 pandas 导入数据后运行具有数千个节点的大型无向图（我们称之为 G）。绝大多数节点只有一个或两个边缘，这对我来说只是噪音。我感兴趣的是具有大量节点的集群，而这实际上是少数。

然后我将运行 nx.connected_components 命令来列出 G 包含的所有子图集的长列表，查看排名靠前的结果，并一次打印一个我感兴趣的单个子图。

因此，当我获得所有连接组件子图（通常很长）的生成器列表/字典时，我通常也会只查看前 50-100 个结果。因为这些往往有我正在寻找的东西。

我试过nx.connected_component_subgraphs，但是有太多我不需要这种方式，这几乎和一次可视化整个网络一样糟糕。

简而言之：我如何获取 nx.connected_components 给我的集合生成器/列表（然后我将其缩短到前 50 个）并将其制成新图表？

我尝试将nx.component_components 的输出转换为列表，但都是集合。

没有错误消息。

【问题讨论】：

欢迎来到 StackOverflow。我认为@Andreas 的评论并不完全有根据，但我确实认为带有一些虚假数据的最小工作示例（MWE）在这里会有所帮助。证明问题只是 MWE 的原因之一。 IMO 更重要的是，它显示了您自己对问题的假设，并迫使您指定解决方案的形式。例如，在您的情况下，标题说您正在努力解决绘图问题，而文本建议（对我而言）您只想将组件融合到一个网络中。很少有人会尝试解决一个不明确的问题。
感谢两位的意见；承认很尴尬，但我在制作自己的 MWE 时遇到了麻烦，而且我知道你所说的一切 @Andreas。感谢下面的专业人士，我得到了需要的解决方案，现在我还学会了如何让我自己的例子向前发展。很抱歉在我这么新的时候发帖，但是，我自己尝试了很多事情，以至于我不知道从哪里开始，并尽力描述问题。

标签： python networkx

【解决方案1】：

一种方法可能如下所示：

首先找到所有组件，除了 N 个最大的组件

small_components = sorted(nx.connected_components(G), key=len)[:-N]

然后，从 G 中删除属于这些组件之一的所有顶点：

G.remove_nodes_from(itertools.chain.from_iterable(small_components))

这是一个示例，我们只保留给定图表的两个最大组件：

In [31]: G = nx.Graph()
In [32]: G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (8, 9)])
In [33]: small_components = sorted(nx.connected_components(G), key=len)[:-2]
In [34]: small_components
Out[34]: [{5, 6}]
In [35]: G.remove_nodes_from(itertools.chain.from_iterable(small_components))
In [36]: G.nodes()
Out[36]: NodeView((1, 2, 3, 4, 7, 8, 9))

【讨论】：

非常感谢！即使有大量子图，这也很有效。你是我的英雄。另外，感谢您向我展示了如何轻松创建假无向图。我很难简单地为他人制作 MWE（我很抱歉@Andreas）。
另外，任何人都可以向我推荐任何好的资源来了解更多信息吗？我参加了 DataCamp 的 NetworkX 课程，但是，我觉得还有很多东西要知道。
站外资源推荐这里跑题了