как сохранить определенный узел в networkx

Одна вещь, которую вы можете сделать, это сохранить каждый узел, у соседа которого есть "pu.edu.tw" в его имени.

Вот полный код:

import networkx as nx

def cleanup(g):
    g_aux = g.to_undirected()
    for node in g_aux.nodes:
        if "pu.edu.tw" not in node:
            for neighbor in g_aux.neighbors(node):
                if "pu.edu.tw" in neighbor:
                    # Found
                    break
            else:
                # Didn't find pu.edu.tw in any neighbors
                g.remove_node(node)

G = nx.read_gml('test.gml')
cleanup(G)
nx.write_gml(G,"finaltest.gml")

Полученный результат — это каждый узел с "pu.edu.tw" и его соседи.
Обратите внимание, что я использовал неориентированную версию графа g_aux = g.to_undirected(), сохраняя каждого соседа "pu.edu.tw" независимо от направления соединяющего ребра.

Вот некоторый код, чтобы проверить, нет ли у какого-либо pu.edu.tw соседей:

def check_isolated(g):
    for node in g.nodes:
        if "pu.edu.tw" in node:
            if g.degree[node] == 0:
                print(node)

Если это выводит что-либо до запуска cleanup, то эти узлы всегда будут изолированы.

print(“before”)
check_isolated(g)
print(“cleaning...”)
cleanup(g)
print(“after”)
check_isolated(g)

Если вы хотите поддерживать только одно соединение от каждого узла-сироты, с ближайшим узлом из вашего подграфа, вы можете сделать следующее: после создания подграфа выполнить итерацию по узлам-сиротам и для каждого из них выполнить BFS алгоритм на исходном графике, останавливаясь, когда вы найти узел с меткой 'pw.edu.tw' и добавить новое ребро из этого узла в узел-сироту в подграфе. С BFS вы гарантированно найдете ближайший узел с нужным свойством.

Следующий код должен помочь:

import networkx as nx
from networkx.algorithms.traversal.breadth_first_search import bfs_edges

G = nx.read_gml('test.gml')

desired_nodes = [node for node in G.nodes if 'pu.edu.tw' in node]
subgraph = nx.Graph(G.subgraph(desired_nodes))

orphan_nodes = [node for node in subgraph.nodes if 
subgraph.degree[node] == 0]

for orphan in orphan_nodes:
    for _, neigh in bfs_edges(G, orphan):
        if 'pu.edu.tw' in neigh:
            subgraph.add_edge(neigh, orphan)
            break
            
nx.write_gml(subgraph,"finaltest.gml")

Я также изменил метод удаления узлов из графа — вместо двойного цикла, который вы реализовали, я сначала нахожу узлы с желаемым свойством со списком, а затем использую метод subgraph из networkx.Graph — он чище и будет работать для произвольных количество удаленных узлов (в отличие от циклов, о которых вы, вероятно, знаете). Таким образом, создается новый объект графа, а не удаляются ребра из старого, что необходимо для алгоритма, представленного выше.

Вот вопрос хочу задать....

g_aux = g.to_undirected() 

почему я должен использовать g_aux для запуска этой программы? я не понимаю, что на самом деле делает вспомогательный граф в NetworkX.