从 CSV 文件中的邻接矩阵绘制 NetworkX 图

Question

我现在一直在与这个问题作斗争，我知道这很简单 - 但我对 Python 或 NetworkX 几乎没有经验。 我的问题很简单，我试图绘制一个看起来像这样的矩阵的大型数据集（大约 200 行/列）。 第一行和第一列相同。

  A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K
A,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0
B,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0
C,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0

它只是一个显示人们如何连接的矩阵，我想要的只是导入和绘制这个 csv 文件，它在 NetworkX 中具有相应的标签。

我有这个文件（ people.cs v），并在这里查看以前的答案，似乎最好的方法是将数据放入带有 numpy 的数组中。

这个好像有问题：

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

mydata = genfromtxt('mouse.csv', delimiter=',')

我得到以下输出：

File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/lib/npyio.py", line 1272, in genfromtxt
  fhd = iter(np.lib._datasource.open(fname, 'rbU'))
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/lib/_datasource.py", line 145, in open
  return ds.open(path, mode)
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/lib/_datasource.py", line 472, in open
  found = self._findfile(path)
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/lib/_datasource.py", line 323, in _findfile
  if self.exists(name):
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/lib/_datasource.py", line 417, in exists
  from urllib2 import urlopen
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/urllib2.py", line 94, in <module>
  import httplib
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/httplib.py", line 69, in <module>
  from array import array
      File "/Users/Plosslab/Documents/PythonStuff/array.py", line 4, in <module>
      NameError: name 'array' is not defined

Answer 1

我制作了一个名为 mycsv.csv 的小 csv，它具有以下内容：

,a,b,c,d
a,0,1,0,1
b,1,0,1,0
c,0,1,0,1
d,1,0,1,0

您没有将 ',' 作为第一行的第一个字符，而是有一个空格，因此如果这是我的错误，请告诉我。 总体思路是一样的。 在 csv 中读取如下：

from numpy import genfromtxt
import numpy as np
mydata = genfromtxt('mycsv.csv', delimiter=',')
print(mydata)
print(type(mydata))

这打印：

[[ nan  nan  nan  nan  nan]
 [ nan   0.   1.   0.   1.]
 [ nan   1.   0.   1.   0.]
 [ nan   0.   1.   0.   1.]
 [ nan   1.   0.   1.   0.]]
<type 'numpy.ndarray'>

现在我们已将 csv 作为 numpy 数组读入，我们只需要提取邻接矩阵：

adjacency = mydata[1:,1:]
print(adjacency)

这打印：

[[ 0.  1.  0.  1.]
 [ 1.  0.  1.  0.]
 [ 0.  1.  0.  1.]
 [ 1.  0.  1.  0.]]

如果我的小例子与你的不完全一样，你可以根据需要对你的 numpy 数组进行切片。

要绘制图形，您需要导入 matplotlib 和 networkx：

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

def show_graph_with_labels(adjacency_matrix, mylabels):
    rows, cols = np.where(adjacency_matrix == 1)
    edges = zip(rows.tolist(), cols.tolist())
    gr = nx.Graph()
    gr.add_edges_from(edges)
    nx.draw(gr, node_size=500, labels=mylabels, with_labels=True)
    plt.show()

show_graph_with_labels(adjacency, make_label_dict(get_labels('mycsv.csv')))

这是一个关于使用 python 图形的简短教程。

Answer 2

这可以通过使用pandas和networkx轻松完成。

例如，我创建了一个名为test.csv的小csv文件作为

A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K
A,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0
B,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0
C,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0
D,0,0,0,0,1,0,1,1,0,1,0
E,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0
F,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0
G,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0
H,1,0,0,0,1,1,1,0,0,1,0
I,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0
J,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0
K,1,0,0,0,1,0,1,0,0,1,0

您可以阅读此 csv 文件并按如下方式创建图形

import pandas as pd
import networkx as nx
input_data = pd.read_csv('test.csv', index_col=0)
G = nx.DiGraph(input_data.values)

绘制此图使用

nx.draw(G)

你会得到一个与此类似的情节。

Answer 3

这与Scott 的优秀答案相同，但可以正确处理没有边的节点。

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

def show_graph_with_labels(adjacency_matrix, mylabels):
    rows, cols = np.where(adjacency_matrix == 1)
    edges = zip(rows.tolist(), cols.tolist())
    gr = nx.Graph()
    all_rows = range(0, adjacency_matrix.shape[0])
    for n in all_rows:
        gr.add_node(n)
    gr.add_edges_from(edges)
    nx.draw(gr, node_size=900, labels=mylabels, with_labels=True)
    plt.show()