Python 如何在NetworkX中仅绘制前50-100个连通组件子图；一次绘制多个子图

对不起，如果这是粗糙的：这是我的第一篇文章Stackoverflow！我事先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），所以描述应该是可行的。如果我不擅长描述问题，我也很抱歉，因为我是Python新手；我不确定如何在没有数据的情况下重新创建示例：(

在使用NetworkX时，在从pandas导入数据后，我经常使用数千个节点运行大型无向图（我们称之为G）。绝大多数节点只有一条或两条边，这对我来说只是噪音。我感兴趣的是包含大量节点的群集，而这实际上是少数

因此，我将运行

nx.connected\u components

命令，列出包含G的所有子图集，查看顶部结果，并一次打印我感兴趣的各个子图

因此，当我得到所有连接组件子图（通常很长）的生成器列表/字典时，我通常也只会查看前50-100个结果。因为这些结果往往都是我想要的

我尝试了

nx.connected\u component\u子图

，但是，有太多我不需要的子图，以至于它几乎和一次可视化整个网络一样糟糕

简言之，我如何将

nx.connected\u components

提供给我的生成器/集合列表（我将其缩短到前50个）放入一个新的图表中

我试着将

nx.component\u components

的输出转换成一个列表，但都设置好了

---

没有错误消息。

一种方法可以是如下所示：

首先查找除N个最大组件以外的所有组件

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

然后，从G中删除属于以下组件之一的所有顶点：

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

下面是一个示例，其中我们只保留给定图形的两个最大分量：

[31]中的

G=nx.Graph（）
在[32]中：G.添加来自（[（1,2）、（2,3）、（3,4）、（5,6）、（7,8）、（8,9）]的边
在[33]中：小组件=已排序（nx.连接的组件（G），key=len）[：-2]
In[34]：小型组件
Out[34]：[{5,6}]
在[35]中：G.从（itertools.chain.from_iterable（小组件））中移除节点
在[36]：G.nodes（）中
Out[36]：NodeView（（1,2,3,4,7,8,9））

欢迎来到StackOverflow。我认为@Andreas的评论不太合理，但我认为这是一个简单的工作示例（MWE）在这里，使用一些虚假数据会有所帮助。证明问题只是MWE的一个原因。更重要的是，它显示了你自己对问题的假设，并迫使你指定解决方案的形状。例如，在你的案例中，标题说你正在与绘图问题作斗争，而文本（对我）表明您只想将组件融合到一个网络中。很少有人会尝试解决指定错误的问题。感谢你们的投入；承认这一点很尴尬，但我在制作自己的MWE时遇到了困难，并且我知道您所说的一切@Andreas。由于下面的pro，我得到了需要的解决方案，现在我也学到了如何使我自己的例子向前发展。很抱歉在我这么新的时候发布，但是，我自己尝试了很多事情，我只是不知道从哪里开始，并尽我所能描述问题。非常感谢！这非常有效，即使有大量的子图。你是我的英雄。同时，感谢你告诉我如何轻松创建伪造无向图。我很难简单地为其他人制作一个MWE（我的道歉@Andreas）。还有，有人能向我推荐任何好的资源来了解更多吗？我参加了DataCamp的NetworkX课程，但是，我觉得还有很多要知道的。非现场资源推荐在这里是离题的