Python 在networkx中添加和删除随机边

我正在python中使用NetworkX。给定任何无向和未加权的图，我希望遍历所有节点。对于每个节点，我希望以概率p为该节点添加随机边和/或删除现有随机边。有没有一个简单的方法可以做到这一点？非常感谢

给定一个节点

i

，要添加不重复的边，您需要知道（1）来自

i

的边已经存在，然后计算（2）来自

i

的不存在的候选边集。对于删除，您已经在注释中定义了一个方法，该方法仅基于（1）。 这是一个基于列表理解提供一轮随机添加和删除的函数

def添加和删除边（G、p\u新建连接、p\u删除连接）：
'''    
对于每个节点，
使用prob p_new_connection向随机其他节点添加新连接，
用prob p_移除连接，移除连接
在适当的位置对G进行操作
'''                
新的_边=[]
rem_边=[]
对于G.nodes（）中的节点：
#查找此节点连接到的其他节点
已连接=[对于G.边（节点）中的（fr，to）]
#并找到剩余的节点，这些节点是新边的候选节点
未连接=[n表示G.nodes（）中的n，如果未连接则为n]
#概率地添加一条随机边
如果len（未连接）：#仅在可能使用新边缘时尝试
如果为random.random（）

要查看此功能的运行情况，请执行以下操作：

将networkx导入为nx
随机输入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
p_新_连接=0.1
p_移除_连接=0.1
G=nx.karate_club_graph（）#示例图（无向、未加权）
#原版
plt.图（1）；plt.clf（）
图，ax=plt.子批次（2,1，num=1，sharex=True，sharey=True）
位置=nx.弹簧布置图（G）
nx.draw\u networkx（G，pos=pos，ax=ax[0]）
#现在应用一轮更改
rem_边，new_边=添加_边和删除_边（G，p_新连接，p_删除连接）
#并绘制新版本并突出显示更改
nx.draw\u networkx（G，pos=pos，ax=ax[1]）
nx.绘制网络x边（G，pos=pos，ax=ax[1]，edgelist=新边，
边缘（颜色=b'，宽度=4）
#注意：要高亮显示已删除的边，请将它们重新添加到中；
#这显然只是为了展示！
G.从（rem_边）添加_边
nx.绘制网络x_边（G，pos=pos，ax=ax[1]，edgelist=rem_边，
边缘（颜色为r，样式为虚线，宽度为4）
G.从（rem_边）移除_边
plt.show（）

你应该看到这样的东西。

请注意，您也可以对邻接矩阵执行类似的操作，

---

A=nx.adjacement_matrix（G）.todense（）

（这是一个numpy矩阵，所以像[i，：].nonzero（）这样的操作是相关的）。如果您有非常大的网络，这可能会更有效。

给定一个节点

i

，要添加边而不重复，您需要知道（1）来自

i

的边已经存在，然后计算（2）来自

i

的候选边集。对于删除，您已经在注释中定义了一个方法，该方法仅基于（1）。 这是一个基于列表理解提供一轮随机添加和删除的函数

def添加和删除边（G、p\u新建连接、p\u删除连接）：
'''    
对于每个节点，
使用prob p_new_connection向随机其他节点添加新连接，
用prob p_移除连接，移除连接
在适当的位置对G进行操作
'''                
新的_边=[]
rem_边=[]
对于G.nodes（）中的节点：
#查找此节点连接到的其他节点
已连接=[对于G.边（节点）中的（fr，to）]
#并找到剩余的节点，这些节点是新边的候选节点
未连接=[n表示G.nodes（）中的n，如果未连接则为n]
#概率地添加一条随机边
如果len（未连接）：#仅在可能使用新边缘时尝试
如果为random.random（）import networkx as nx
import random
import matplotlib.pyplot as plt

graph = nx.Graph()
graph.add_edges_from([(1,3), (3,5), (2,4)])
nx.draw(graph, with_labels=True)
plt.show()

def random_edge(graph, del_orig=True):
    '''
    Create a new random edge and delete one of its current edge if del_orig is True.
    :param graph: networkx graph
    :param del_orig: bool
    :return: networkx graph
    '''
    edges = list(graph.edges)
    nonedges = list(nx.non_edges(graph))

    # random edge choice
    chosen_edge = random.choice(edges)
    chosen_nonedge = random.choice([x for x in nonedges if chosen_edge[0] == x[0]])

    if del_orig:
        # delete chosen edge
        graph.remove_edge(chosen_edge[0], chosen_edge[1])
    # add new edge
    graph.add_edge(chosen_nonedge[0], chosen_nonedge[1])

    return graph

new_graph = random_edge(graph, del_orig=True)

nx.draw(new_graph, with_labels=True)
plt.show()