Python 使用共享端点节点采样边

我正在tensorflow中实现一个神经网络训练算法，该算法需要从一个图中对神经网络的输入进行采样，特别是我想创建从图中随机选取的一小批边，从邻域中随机选取，即共享一些端节点

现在，我有一个生成器，它从图中的所有边随机返回一批边。你对如何实现这一目标有什么建议吗

我认为应该有一种方法，使用networkx将图形划分为相邻边的列表，然后从这些划分中随机选取，直到所有边都已采样

提前感谢您对此的任何输入

创建一个简单的图表：

import networkx as nx
D = nx.Graph()
D.add_path([1,2,3,4,5,6,7,8,9])

按节点将图形划分为相邻边列表：

partitions = list()
visited = set()
for node in D.nodes():
    if node not in visited:
        adjacent_edges = D.edges(node)
        partitions.append(adjacent_edges)
        for u, v in adjacent_edges:
            visited.add(u)
            visited.add(v)
        

如您所见，

partitions

是按边划分的分区列表

[（1，2）]

[（3,2）、（3,4）]

[（5,4）、（5,6）]

[（7,8）、（7,6）]

[（9，8）]]

现在，您希望从这些分区中随机拾取，直到耗尽所有边。这种方法将分区洗牌到位，以实现随机性

import random
for partition in partitions:
    random.shuffle(partition)
    for edge in partition:
        print(edge)

---

谢谢你，这很好，也很简单。为了完整性起见，我想在洗牌每个分区之前添加一个真正的随机抽样。应该添加洗牌（分区）。