以下是一个使用 NetworkX 库和 Python 编程语言的示例代码，用于实现一个包含边缘或顶点动态属性的子图。

import networkx as nx

# 创建一个图
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4])
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])

# 设置节点和边的动态属性
nx.set_node_attributes(G, {1: {'color': 'red'}, 2: {'color': 'blue'}, 3: {'color': 'green'}, 4: {'color': 'yellow'}})
nx.set_edge_attributes(G, {(1, 2): {'weight': 1.5}, (2, 3): {'weight': 2.0}, (3, 4): {'weight': 0.5}})

# 创建一个子图，包含具有特定属性的节点和边
subgraph_nodes = [node for node, attr in G.nodes(data=True) if 'color' in attr and attr['color'] == 'blue']
subgraph_edges = [edge for edge, attr in G.edges(data=True) if 'weight' in attr and attr['weight'] > 1.0]
subgraph = G.subgraph(subgraph_nodes + subgraph_edges)

# 打印子图的节点和边
print("子图的节点：", subgraph.nodes())
print("子图的边：", subgraph.edges())

上述代码创建了一个简单的图 G，其中包含了四个节点和三条边。然后，我们为每个节点和边添加了动态属性。接下来，我们使用列表推导式来选择具有特定属性的节点和边，然后创建一个子图。最后，我们打印子图的节点和边。

请注意，上述示例只是 NetworkX 库的一个简单用法示例。实际应用中，你可以根据具体需求自定义属性和条件。