我正在使用 Networkx 来计算图的一些度量，例如直径、聚类系数等。如何对整个图执行此操作很简单。我感兴趣的是在具有相同属性（例如颜色）的节点之间找到这些度量。我在想如果我可以将图划分为不同的子图，其中每个子图中的节点具有相同的颜色，那么我可以继续并测量该子图中的直径。所以我的问题是：有没有办法将图划分为包含相同颜色节点的子图？

我真的很感激任何见解。

Use Graph.subgraph(nodes)

NetworkX 2.x+：

Demo

import networkx as nx

G = nx.Graph()

G.add_nodes_from([1, 2, 3], color="red")
G.add_nodes_from([4, 5, 6])
G.nodes  # NodeView((1, 2, 3, 4, 5, 6))

# create generator
nodes = (
    node
    for node, data
    in G.nodes(data=True)
    if data.get("color") == "red"
)
subgraph = G.subgraph(nodes)
subgraph.nodes  # NodeView((1, 2, 3))

较旧的 NetworkX

迭代 (Graph.iter_nodes()）并根据您的条件过滤节点。将该列表传递给Graph.subgraph()它将返回这些节点及其内部边缘的副本。

例如：

G = nx.Graph()
# ... build or do whatever to the graph
nodes = (n for n, d in G.nodes_iter(data=True)) if d.get('color') == 'red')
subgraph = G.subgraph(nodes)