如何避免就地删除 Networkx 图的修改

Question

我有一个 netwrokx 图，我正在尝试使用 remove_edges 移除图的边缘。我想删除原始图中的每条边，然后 post-process H 以获得进一步的统计信息，例如连接到已删除边的边。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# fig 1
n=10
G = nx.gnm_random_graph(n=10, m=10, seed=1)
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()
for e in [[5, 0], [3, 6]]:
    H = G.remove_edge(e[0], e[1])
    nx.draw(G, with_labels=True)
    plt.show()

上面G中的边被原地去掉了，所以第二次迭代，原来的图就没有了现在更长。如何避免这种情况？我想为每次迭代保留原始图形，而是将边缘去除后得到的图形存储在另一个副本 H.

任何建议将不胜感激。

编辑：基于下面的建议

n=10
G = nx.gnm_random_graph(n=10, m=10, seed=1)
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()
G_copy = G.copy()

for e in [[5, 0], [3, 6]]:
    print(G_copy.edges())
    H = G_copy.remove_edge(e[0], e[1])
    nx.draw(G_copy, with_labels=True)
    plt.show()

打印(G_copy.edges())

获得的输出：

[(0, 6), (0, 7), (0, 5), (1, 4), (1, 7), (1, 9), (2, 9), (3, 6), (3, 4), (6, 9)]
[(0, 6), (0, 7), (1, 4), (1, 7), (1, 9), (2, 9), (3, 6), (3, 4), (6, 9)]

预计：

[(0, 6), (0, 7), (0, 5), (1, 4), (1, 7), (1, 9), (2, 9), (3, 6), (3, 4), (6, 9)]
[(0, 6), (0, 7), (0, 5), (1, 4), (1, 7), (1, 9), (2, 9), (3, 6), (3, 4), (6, 9)]

Answer 1

复制原始图形并修改副本：

H = G.copy()
...
H.remove_edge(e[0], e[1])

如何避免就地删除 Networkx 图的修改

How to avoid inplace removal of modification of a Networkx graph

graph

networkx

python-3.x