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(5) 查看点和边的数量


    DG.number_of_nodes()  #查看点的数量,返回结果:5

    DG.number_of_edges()  #查看边的数量,返回结果:6

    DG.neighbors('A')          #所有与A连通的点,返回结果:['C', 'B', 'D']

    DG['A']  #所有与A相连边的信息,{'C': {}, 'B': {}, 'D': {}},未设置属性

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一. 社交网络基础



近年来,随着社交网络的兴起,比如Facebook、微博微信、搜索引擎、知识图谱等领域都涉及到了社交网络技术。
网络采用一种关系为中心的世界观,通过利用人与人间关系的现有数据结构(社交网络),可以利用聚类等技术发现社群,洞察图中重要成员的作用,甚至通过关系推断来进行行为预测日赚200元的网赚经验。

3.Networkx详细介绍

(1) 导入扩展包创建无多重边有向图

    import networkx as nx

    DG = nx.DiGraph()

图对象主要包括点和边,Networkx创建图包括四类:Graph无多重边无向图,DiGraph无多重边有向图,MultiGraph有多重边无向图,MultiDiGraph有多重边有向图日赚300教程。 



(2) 增加点,采用序列增加五个点

    DG.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

增加点可以通过G.add_node(1)、G.add_node("first_node")函数增加一个点,也可以调用DG.add_nodes_from([1,2,3])、DG.add_nodes_from(D)函数批量增加多个点dnf日赚200万。删除点调用DG.remove_node(1)或DG.remove_nodes_from([1,2,3])实现日赚万元游戏网。

网络与图论密切相关,图论起源于1735年欧拉对七桥问题的研究。一个图是由一组顶点(结点)和它们间的连接(关系或边)构成的网络的负号表示。图定义为G={V, E},一个由有限多结点V形成的集合和不分顺序的二元组数对{u, v}形成的边E。如下图所示:

random_layout输出图形如下所示:

circular_layout输出图形如下所示,将人物围城一圈:

[Python]networkx入门 - CSDN(ice110956)基于共现发现人物关系的python实现 - 知乎(邓旭东)文本分析之制作网络关系图邓旭东HIT - 知乎(邓旭东大神)python简单实战项目:《冰与火之歌1-5》角色关系图谱构建——人物关系可视化python学习笔记(2)--Networkx画图 - CSDN(Leige_Smart)

这是《Python数据挖掘课程》系列文章,也是我大数据金融学院上课的部分内容。本章主要讲述复杂网络或社交网络基础知识,通过Networkx扩展包绘制人物关系,并分析了班级学生的关系学院信息。本篇文章为初始篇,基础文章希望对你有所帮助,如果文章中存在错误或不足支持,还请海涵~

自己真的太忙了,只能挤午休的时间学习新知识,与天斗其乐无穷。



(4) 访问点和边


    DG.nodes()  #访问点,返回结果:['A', 'C', 'B', 'E', 'D']

    DG.edges()  #访问边,返回结果:[('A', 'C'), ('A', 'B'), .... , ('D', 'A')]

    DG.node['A']         #返回包含点和边的列表

    DG.edge['A']['B']   #f返回包含两个key之间的边

写到这里正式开始我们的人物关系分析,首先统计了我这门课程的105个学生信息,如下表所示,主要包括姓名、性别、学院、班级、宿舍等内容,这里主要根据学院信息简历人物关系。

(By:Eastmount 2017-11-5 深夜12点  http://blog.csdn.net/eastmount/ )

数据集建议读者自己去建立,学生数据保密,同时可以根据各种关系建立人物关系,共现矩阵也可以有不同的计算方法,推荐读者下来研究。最后作者也是刚刚学习这类知识,一起进步,希望文章对你有所帮助,尤其是我的学生,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵。给绿幺准备惊喜中~

参考文献:

《数据科学实战手册(R+Python)》 郝智恒 - 第8章

python networkx 包绘制复杂网络关系图 - 简书(Forget_ever)



(6) 设置属性


可以给图、点、边赋予各种属性,其中权值属性最为常见,如权重、频率等。

    DG.add_node('A', time='5s')

    DG.add_nodes_from([1,2,3],time='5s')

    DG.add_nodes_from([(1,{'time':'5s'}), (2,{'time':'4s'})])  #元组列表

    DG.node['A']  #访问

    DG.add_edges_from([(1,2),(3,4)], color='red')



图可以是有方向的或无方向的,通常可以用邻接矩阵表示。推荐大家简单复习下图论知识,这里作者主要通过Python的Networkx扩展包讲解基础用法。



(3) 增加边,采用序列增加多条边


    DG.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('D','A')])

增加一条边可以调用DG.add_edge(1,2)函数,表示在1和2之间增加一个点,从1指向2;也可以定义 e=(1,2) 边,在调用DG.add_edge(*e)函数实现,注意*用来获取元组(1,2)中的元素。增加多条表则使用DG.add_edges+from([(1,2), (2,3)])函数实现。

同理,删除边采用remove_edge(1,2)函数或remove_edges_from(list)实现。

2.基础代码

下面首先给大家看一个Networkx调用draw(G)绘图的代码。

# -*- coding: utf-8 -*-
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

#定义有向图
DG = nx.DiGraph() 
#添加五个节点(列表)
DG.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
print DG.nodes()
#添加边(列表)
DG.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('D','A'),('E','A'),('E','D')])
print DG.edges()
#绘制图形 设置节点名显示\节点大小\节点颜色
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
nx.draw(DG,with_labels=True, node_size=900, node_color = colors)
plt.show()
运行代码如下图所示:

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明CSDN博客源地址!共同学习,一起进步~ https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/78452581



步骤如下:

1.调用Pandas库读取data.csv文件,并获取学生姓名,姓名存储在一个数组里;

2.计算各个学生的共现矩阵,比如A和B都是同一个学院的,则共现依次,权重加1。注意,这里的学生来自各个学院,分析他们学院之间的关系;

3.将共现矩阵存储至word_node.txt文件中,格式为"学生A 学生B 共现词频";

4.读取word_node.txt文件,采用空格分割,绘制对应关系图,如果学生A和学生B共同出现,则建立一条边,表示存在关系。类似的,如果做小说或电视人物关系分析,如果人物某一章同时出现,则认为存在关系建立一条边。

5.调用Networkx库绘制图形。

完整代码如下:

4.draw绘图

绘制图只要调用draw(G)函数,比如:

    nx.draw(DG,with_labels=True, node_size=900, node_color = colors)

参数pos表示布局,包括spring_layout、random_layout、circular_layout、shell_layout四种类型,如pos=nx.random_layout(G);参数node_color='b'设置节点颜色;edge_color='r'设置边颜色;with_labels显示节点;font_size设置大小;node_size=20设置节点大小。

    circular_layout:节点在一个圆环上均匀分布 

    random_layout:节点随机分布 

    shell_layout:节点在同心圆上分布 

    spring_layout: 用Fruchterman-Reingold算法排列节点


同时,补充一个更好的绘制图形函数:



Networkx是一个用来创建、操作、研究复杂网络结构的Python扩展包。它支持图的快速创建,同时常用的图算法。同时Networkx扩展包完善了Python的科学计算工具集,如Scipy、Numpy等。

1.安装过程安装主要调用PIP命令,作者这里使用Anaconda软件已经集成了该扩展包。

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