在Networkx中使用k-core获取删除的边

在Networkx中，可以使用k-core算法来获取删除的边。k-core是一种图论中的核心分解算法，用于识别图中的核心子图。核心子图是指图中每个节点的度数都不小于k的子图。

使用Networkx中的k_core函数可以获取图中的k-core子图。该函数的参数k表示要获取的核心子图的最小度数。函数返回一个新的图对象，其中包含了原图中所有度数不小于k的节点和边。

以下是使用k-core获取删除的边的步骤：

1. 导入Networkx库：

import networkx as nx

1. 创建一个图对象：

G = nx.Graph()

1. 向图中添加节点和边：

G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 1)])

1. 使用k_core函数获取k-core子图：

k = 2
k_core_graph = nx.k_core(G, k)

1. 获取删除的边：

deleted_edges = list(set(G.edges()) - set(k_core_graph.edges()))

在上述代码中，我们首先创建了一个简单的图对象G，并添加了一些节点和边。然后，我们使用k_core函数获取了最小度数为k的核心子图k_core_graph。最后，我们通过比较原图G的边集和核心子图k_core_graph的边集，得到了删除的边deleted_edges。

关于Networkx的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品介绍链接地址：Networkx产品介绍。