如何用Python可视化社交网络

Question

我需要定义一个社交网络，然后分析它并把它画出来。我可以手动画图和计算各种指标，但我不想重复造轮子。

我试过使用matplotlib这个工具，但我希望能更方便地使用它，只需要几行代码就能告诉它怎么加载数据，然后调用一个函数，把图形渲染成SVG格式。

我该如何以这种方式可视化社交网络呢？

Answer 1

最近这里发生了很多事情！ Netwulf 是一个专门用来在 Python 中轻松制作可重复的互动网络可视化的库（顺便说一下，我是这个项目的贡献者）。

另外，如果你想把网络导出为 HTML 格式，可以看看 webweb，这个工具更适合这个需求。

Answer 2

这里有三个回答提到了Networkx和Gephi，但没有人提到graph-tool。它们的主要区别在于，graph-tool的算法是用C++实现的，这使得它的性能更强，比起Networkx等工具要快一些。

此外，它还支持可视化。从网站上可以看到：

你可以方便地绘制图形，使用多种算法和输出格式（包括在屏幕上显示）。Graph-tool有自己的一套布局算法和灵活的交互式绘图功能，基于cairo和GTK+，同时它也可以作为一个非常友好的接口，连接到优秀的graphviz工具。

这里有一个很酷的例子，来自文档（还有很多很多其他例子）：

（政治博客网络的块划分）。

这个图的代码是：

>>> g = gt.collection.data["polblogs"]
>>> g = gt.GraphView(g, vfilt=gt.label_largest_component(gt.GraphView(g, directed=False)))
>>> state = gt.BlockState(g, B=g.num_vertices(), deg_corr=True)
>>> state = gt.multilevel_minimize(state, B=2)
>>> gt.graph_draw(g, pos=g.vp["pos"], vertex_fill_color=state.get_blocks(), output="polblogs_agg.pdf")
<...>

_{（注意：在这个例子中，每个节点的位置是预先设定好的，所以不需要运行布局算法）}

这里还有另一个使用相同数据的例子（结果非常惊人）：http://ryancompton.net/2014/10/05/graph-tools-visualization-is-pretty-good/

Answer 3

networkx 是一个非常强大且灵活的 Python 库，用于处理网络图。你可以用有向和无向的连接来连接节点。构建网络的方法有两种：一种是先添加节点，再添加连接这些节点的边；另一种是直接列出边的对（未定义的节点会自动创建）。一旦创建了节点（和边），你还可以给它们加上任意的标签。

虽然 networkx 可以用来可视化网络（具体可以查看文档），但你可能更喜欢使用像 Gephi 这样的网络可视化应用程序（可以在 gephi.org 找到）。networkx 支持多种导入和导出格式。如果你使用像 GraphML 这样的格式导出网络，导出的文件可以很方便地加载到 Gephi 中进行可视化。

import networkx as nx
G=nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(1,4),(3,4)])
G
>>> <networkx.classes.graph.Graph object at 0x128a930>
G.nodes(data=True)
>>> [(1, {}), (2, {}), (3, {}), (4, {})]
G.node[1]['attribute']='value'
G.nodes(data=True)
>>> [(1, {'attribute': 'value'}), (2, {}), (3, {}), (4, {})]
nx.write_graphml(G,'so.graphml')