NetworkX：先完整地绘制相同的图，然后删除一些节点

Question

假设我有一个包含10节点的图形，并且在以下情况下想绘制它：

1. 完好无损
2. 它已经删除了几个节点

如何确定第二个图与第一个图完全相同？

我的尝试将生成两个以不同布局绘制的图形：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
%pylab inline

#Intact
G=nx.barabasi_albert_graph(10,3)
fig1=nx.draw_networkx(G)

#Two nodes are removed
e=[4,6]
G.remove_nodes_from(e)
plt.figure()
fig2=nx.draw_networkx(G)

Answer 1

networkx的绘图命令接受参数pos 。

因此，在创建fig1之前，请定义pos 。

pos = nx.spring_layout(G) #other layout commands are available.
fig1 = nx.draw_networkx(G, pos = pos)

以后你会做

fig2 = nx.draw_networkx(G, pos=pos).

Answer 2

以下对我有用：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from random import random


figure = plt.figure()
#Intact
G=nx.barabasi_albert_graph(10,3)

node_pose = {}
for i in G.nodes_iter():
    node_pose[i] = (random(),random())

plt.subplot(121)
fig1 = nx.draw_networkx(G,pos=node_pose, fixed=node_pose.keys())

#Two nodes are removed
e=[4,6]
G.remove_nodes_from(e)
plt.subplot(122)
fig2 = nx.draw_networkx(G,pos=node_pose, fixed=node_pose.keys())


plt.show()