如何从python中的networkx对象创建加权2D数组

Question

我是Python（和一般编程）的新手。 我正在使用的程序已经生成了一个斑点文件，我想在2D数组中可视化该文件的内容。

到目前为止，这是我所做的：

import pickle
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

P = np.load('/pathtoobject.gpickle')

结果是这一行文本：

networkx.classes.graph.Graph object at 0x1d217d0

我已经能够使用...创建无向图

nx.draw(P)
plt.show()

...但如果可能的话，我想创建一个加权2D数组。 我知道该对象具有83x83点。

Answer 1

您可以尝试使用networkx.convert.to_dict_of_dicts或SciPy邻接矩阵将networkx图转换为“字典词典”。 然后，您可以使用matplotlib的matshow()类的东西matshow()进行可视化。

Answer 2

给定一个图，例如G ：

import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2014)
A = np.random.randn(83, 83)
G = nx.from_numpy_matrix(A)

您可以使用nx.to_numpy_matrix来获取图的邻接矩阵。 正如ASGM所建议的，您可以使用plt.matshow绘制“热图”：

B = nx.to_numpy_matrix(G)
plt.matshow(B)
plt.colorbar()
plt.show()

产量