建立网络模型

如何解决建立网络模型

我对如何创建具有以下特征的网络有疑问：

A            B
12     [32,12,45]
2      [43,41,2,15]
15     [15,18,24,1]
1      [1,7]

其中A列中的数字和B列中的数字是节点。我想在A和B中对应的值之间找到联系；然后，将B中的元素连接到A或彼此连接。例如：

• 12与自身链接（由于没有其他节点与之链接，因此被隔离）；
• 2与自身和15相关联；
• 15与自身以及1和2相关联；
• 1与自身链接（隔离）

如何绘制？

我认为我应该使用explode；我对边缘列表使用了错误的方法：

G = nx.from_pandas_edgelist(df,'A','B')
plt.figure(3,figsize=(30,24)) 
nx.draw(G,node_size=200,with_labels=False)
pos = nx.spring_layout(G) 
nx.draw(G,pos = pos)

解决方法

我对这种类型的图几乎没有经验，但是我用explode()实现了列表扩展，并在matplotlib中创建了一个以A和B列作为路径的图。

import pandas as pd
import numpy as np
import io

df = pd.DataFrame({'A':[12,2,15,1],'B':[[32,12,45],[43,41,15],[15,18,24,[1,7]]})
df = df.explode('B',ignore_index=True)

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

G = nx.DiGraph()
nx.add_path(G,df['A'])
nx.add_path(G,df['B'])

nx.draw_networkx(G)
plt.show()

,

根据您的要求，您不仅需要使用explode，还需要过滤要保留的唯一节点集的数据（否则它将绘制所有可用的节点）。

要求-

• 12与自身链接（由于没有其他节点与之链接，因此被隔离）；
• 2与自身和15相关联；
• 15与自身以及1和2相关联；
• 1与自身链接（已隔离？-并不是，15连接到1）

您可以执行以下操作来处理数据-

df = pd.DataFrame({'A':[12,7]]})
df = df.explode('B')

vocab = set(df['A'].unique()).intersection(set(df['B'].unique()))
df = df[df['B'].isin(vocab)]
print(df)

#leaving only the nodes that have existing connections.
    A   B
0  12  12
1   2   2
1   2  15
2  15  15
2  15   1
3   1   1

然后，您可以简单地使用networkx从Source-Target数据框中进行绘制。

G = nx.from_pandas_edgelist(df,'A','B')
nx.draw_networkx(G)
plt.show()

检查自循环-

print("Nodes with self loops:",list(G.nodes_with_selfloops()))

Nodes with self loops: [12,1]

如果要使用自循环实现图，则需要使用Graphviz对其进行绘制，如本SO post

所述