Python 基于边权的加权无向图连通节点提取

有没有一种方法可以根据某个权重阈值从加权无向networkx图中提取连接节点？例如，获取连接节点的列表，其中权重>0.5

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对于加权无向图，基本上是这样的：

您可以运行您提到的连接组件算法。但首先，要么创建一个只包含所需边的新图形，要么从原始图形中删除不需要的边。比如说

In [1]: import networkx as nx

In [2]: G = nx.Graph()

In [3]: G.add_edge(1,2,weight=1)

In [4]: G.add_edge(2,3,weight=0.25)

In [5]: H = nx.Graph([(u,v,d) for (u,v,d) in  G.edges(data=True) if d['weight']>0.5])

In [6]: H.edges()
Out[6]: [(1, 2)]

In [7]: G.remove_edges_from([(u,v,d) for (u,v,d) in  G.edges(data=True) if d['weight']<0.5])

In [8]: G.edges()
Out[8]: [(1, 2)]

[1]中的

：将networkx导入为nx
在[2]中：G=nx.Graph（）
在[3]中：G.添加边（1,2，权重=1）
在[4]中：G.添加_边（2,3，重量=0.25）
在[5]中：H=nx.图（[（u，v，d）表示G.边中的（u，v，d）（数据=真），如果d['weight']>0.5]）
在[6]中：H.边（）
Out[6]：[（1,2）]
在[7]：G.remove_edges_from（[（u，v，d）for（u，v，d）在G.edges（data=True）中，如果d['weight']您可以运行您提到的连接组件算法。但是首先，您可以创建一个只包含所需边的新图形，或者从原始图形中删除不需要的边。例如

In [1]: import networkx as nx

In [2]: G = nx.Graph()

In [3]: G.add_edge(1,2,weight=1)

In [4]: G.add_edge(2,3,weight=0.25)

In [5]: H = nx.Graph([(u,v,d) for (u,v,d) in  G.edges(data=True) if d['weight']>0.5])

In [6]: H.edges()
Out[6]: [(1, 2)]

In [7]: G.remove_edges_from([(u,v,d) for (u,v,d) in  G.edges(data=True) if d['weight']<0.5])

In [8]: G.edges()
Out[8]: [(1, 2)]

[1]中的
：将networkx导入为nx
在[2]中：G=nx.Graph（）
在[3]中：G.添加边（1,2，权重=1）
在[4]中：G.添加_边（2,3，重量=0.25）
在[5]中：H=nx.图（[（u，v，d）表示G.边中的（u，v，d）（数据=真），如果d['weight']>0.5]）
在[6]中：H.边（）
Out[6]：[（1,2）]
在[7]中：如果d['weight']，则G.从（[（u，v，d）中移除（u，v，d）中的_边（data=True）