在Networkx中绘制节点值（Python）？

Question

我正在导入一个叫做 network_nodes 的csv文件，内容大概是这样的：

['151753', '111598', '0.211413517594337', '-0.130335792899132']
['151753', '118516', '0.211413517594337', '-0.100253812968731']

这个文件的前两列表示 nodes（节点），后两列是与这些节点相关的 values（值）。

举个例子，这里有一个叫 '151753' 的节点，它连接了两个节点，分别是 '111598' 和 '118516'。同时，节点 '151753' 的值是 '0.211413517594337'，而 '111598' 的值是 -0.130335792899132'。

我想在 Networkx 中绘制这个网络，并根据节点的值使用不同的颜色（或者节点大小），比如当值很高时用红色和大号，当值很低时用蓝色和小号。

不过我不知道该怎么做。我知道应该使用类似于

G=nx.read_adjlist('network_nodes.csv', delimiter=',')
nx.draw(G)

的东西，但 read_adjlist 函数不让我导入节点值……

Answer 1

你引用的那些行并不是csv文件格式。如果你想要用整数和浮点数而不是字符串，这里是正确的csv格式的数据：

151753,111598,0.211413517594337,-0.130335792899132
151753,118516,0.211413517594337,-0.100253812968731

你可以选择把数据当作列表加载，而不是使用csvreader，或者你可以用下面的sed命令来转换你的文件：

sed -i.bak "s/\[\(.*\)\]$/\1/" network_nodes
sed -i.bak "s/'\([0-9\.-]*\)'/\1/g" network_nodes

.bak文件是临时的备份文件，可以用来撤销之前的sed命令。完成后记得把它们删除。这样做之后，使用csv加载器加载图形数据应该就能成功了。

Answer 2

你需要写一些自定义的代码来读取你的文件。
这里有一种方法：

node,weight,color
1,7.0,r
2,42,g
3,1,b

--

import csv
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt


G = nx.Graph()
with open('nodelist.txt') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        node = int(row.pop('node'))
        G.add_node(node, **row)

print G.nodes(data=True)
# [(1, {'color': 'r', 'weight': '7.0'}), (2, {'color': 'g', 'weight': '42'}), (3, {'color': 'b', 'weight': '1'})]

还有绘图的部分

nodes = G.nodes()
color = [G.node[n]['color'] for n in nodes]
size = [float(G.node[n]['weight'])*100 for n in nodes]
nx.draw(G, nodes=nodes,node_color=color, node_size=size)
plt.show()

Answer 3

Aric说得对，你确实需要写一些自定义代码。不过，因为你手里有的是边的列表，而不是节点的列表，所以下面的代码会更适合你。

import csv
import networkx as nx

G = nx.DiGraph()
with open('network_nodes.csv') as f:
    node_list = csv.reader(f)
    for row in node_list:
        G.add_edge(row[0],row[1])
        G.node[row[0]]['value'] = float(row[2])
        G.node[row[1]]['value'] = float(row[3])

G.nodes(data=True) #print out

这段代码会输出以下内容：

[('151753', {'value': 0.211413517594337}),
 ('118516', {'value': -0.100253812968731}),
 ('111598', {'value': -0.130335792899132})]