Python 留下 10% 具有最大权重的分支 NetworkX 图

Question

我有图表并计算了网络密度，现在我应该只保留具有最大权重的分支(网络密度的前 10%，例如 200 中权重最大的 20 个分支)。我找不到该怎么做？

Answer 1

这个问题有点令人困惑，因此，如果稍后出现更多信息，我很乐意修改回复。

I have graph and counted network density,

我假设您有一个无向(？)加权网络。因此，网络密度(对于加权情况)将通过将边的权重相加并除以可能的边数 (|V|*(|V|-1) 来计算，其中 V 是边集，| .| 表示集合的基数)。如果这就是您所拥有的，我们将计算出的网络密度称为 Q。

I should keep only the branches that have maximum weight ( first 10% of network density

所以，现在，您想要隔离那些其权重占 Q 的 10% 的边。我们称之为Qfrac=Q*(10/100.0)为此，一般来说，首先按权重按降序对边进行排序，然后开始累积它们的密度贡献，直到累积和等于(或超过)Qfrac。

在代码中，假设 G 是图，并且每条边都有 weight属性:

edgesSorted =  sorted(G.edges(data = True), key=lambda x:x[2]['weight'], reverse=False)
k=0
acc=0.0
NposCons = float(G.number_of_nodes() * (G.number_of_nodes()-1))
while (acc<Qfrac):
    acc+=(edgesSorted[k][2]['weight']/NposCons
    k+=1
edgeExtract = edgesSorted[0:k]

但是!

fo example 20 branches with biggest weight from 200 )

这略有不同。在这种情况下，您似乎不需要密度计算，您想要的只是从图形总共包含的 200 条边中选择 10% 的高权重边。处理方式略有不同:

同样，在代码中并具有与上面类似的假设:

edgesSorted =  sorted(G.edges(data = True), key=lambda x:x[2]['weight'], reverse=False)
edgeExtract = edgesSorted[0:int(round(G.number_of_edges() * (10/100.0)))]

希望这有帮助。