Python 在大型NetworkX图形中删除tie=1的节点

我用NetworkX制作了一个大约20000个节点的大型图。我想删除只有一个tie（或零tie）的节点，以减少混乱。因为这是一个非常大的图，我不知道tie=1或0的节点的名称或ID

有人知道如何在不指定节点ID或名称的情况下删除这些节点吗

---

在

图形上迭代
g
会产生
g
的所有节点，一次一个——我相信您不能在迭代过程中更改
g
，但您可以有选择地列出要删除的节点，然后将它们全部删除：

to_del = [n for n in g if g.degree(n) <= 1]
g.remove_nodes_from(to_del)

to_del=[n代表n如果g.degree（n）在
图上迭代产生所有
g
的节点，一次一个——我相信你不能在迭代过程中改变
g
，但你可以有选择地列出要删除的节点，然后将它们全部删除：

to_del = [n for n in g if g.degree(n) <= 1]
g.remove_nodes_from(to_del)

to_del=[n代表n，如果g.degree（n）我想你在追求这一条线：

G= nx.k_core(G,k=2)


您应该注意，如果删除一些节点，您将拥有阶数仅为1或0的新节点。如果要重复此过程直到不存在此类节点，您将生成k=2的“k-core”。也就是说，您将生成所有节点阶数至少为2的最大网络。这是一个内置函数：

import networkx as nx
G = nx.fast_gnp_random_graph(10000,0.0004) #erdos renyi graph, average degree = 4
G = nx.k_core(G,k=2)


最后，你可以做：

for node in G.nodes():
    if G.degree(node)<2:
        G.remove_node(node)

G.nodes（）中节点的
：
如果G.degree（node）我想你在追求这一条线：

G= nx.k_core(G,k=2)


您应该注意，如果删除一些节点，您将拥有阶数仅为1或0的新节点。如果要重复此过程直到不存在此类节点，您将生成k=2的“k-core”。也就是说，您将生成所有节点阶数至少为2的最大网络。这是一个内置函数：

import networkx as nx
G = nx.fast_gnp_random_graph(10000,0.0004) #erdos renyi graph, average degree = 4
G = nx.k_core(G,k=2)


最后，你可以做：

for node in G.nodes():
    if G.degree(node)<2:
        G.remove_node(node)

G.nodes（）中节点的
：
如果G.degree（节点）您是否关心删除后剩余的节点现在的阶数是0还是1？另一个问题：您是否希望从网络中实际删除它们，或者只是不将它们包含在图形中？您是否关心删除后剩余的节点现在的阶数是0还是1？另一个问题：您是否希望实际删除它们来自网络，或者只是不包括在绘图中？仅2个注释：1）删除后，最初具有2级或更高级别的节点现在可以具有0级或1级。这是否是一个问题取决于OP的目标。2）您可以使用
g将
g
更改为for循环的一部分。删除\u节点（节点）
，但这可能会导致更多节点被删除，因为某些节点的度数会因该过程而降低。反复检查并删除所有此类节点会导致图形的2核。@Joel，wrt（1），当然——如果OP在寻找双核，那么
k_-core
方法无疑是一个更好的方法；这不是我从Q中得到的，但它的模糊性足以让你完全正确。Re（2），我不确定是否允许您更改正在循环的图形——在Python容器的更一般情况下，您是不允许的，但也许您是对的，
networkx
选择作为例外（尽管我在任何地方都看不到它的文档——有关于它的URL吗？）-不一定是针对您的，而是为了防止OP或其他用户看到这一点。（2）是和否-您可以循环通过
G.nodes（）
，这只是一个节点列表。如果您循环通过
G.nodes\u iter（）
或
for n in G
[我认为这直接映射到
for n in G.nodes\u iter（））
]它会失败。@Joel哦，是的，当然，如果你现在有一个独立的节点列表，不管最初是如何获得的，你都可以在列表上循环时更改图形——这通常是一种较差的方法，因为需要具体化整个大列表，因此我通常更喜欢对容器中的项循环
，而不能更改de>container
在该特定循环中！-）我要澄清的是，我最初提出（2）时最关心的问题如果有人同时尝试循环和删除，他们几乎肯定得不到他们想要的。它会删除原来是2度的节点。注意：1）删除后，原来是2度或更高的节点现在可能是0度或1度。这是否是一个问题取决于OP的目标。2）您可以将
g
更改为使用
g的for循环的一部分。删除节点（node）
，但最终可能会删除更多节点，因为某些节点的度数会因该过程而减少。重复执行并删除所有此类节点会导致图的2核。@Joel，wrt（1），当然——如果OP在寻找双核，那么
k_-core
方法无疑是一个更好的方法；这不是我从Q中得到的，但它的模糊性足以让你完全正确。Re（2），我不确定是否允许您更改正在循环的图形——在Python容器的更一般情况下，您是不允许的，但也许您是对的，
networkx
选择作为例外（尽管我在任何地方都看不到它的文档——有关于它的URL吗？）-不一定是针对您的，而是为了防止OP或其他用户看到这一点。（2）是和否-您可以循环通过
G.nodes（）
，这只是一个节点列表。如果您循环通过
G.nodes\u iter（）
或
for n in G
[我认为这直接映射到
for n in G.nodes\u iter（））
]它将失败。@Joel哦，是的，当然，如果你现在有一个独立的节点列表，不管最初是如何获得的，你都可以在列表上循环时更改图形——这通常是一种较差的方法，因为需要具体化整个大列表，因此我通常更喜欢循环容器中的项：