建立网络模型

Question

关于如何创建具有以下特点的网络，我有一个问题：

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

其中A列中的数字和B中的数字是节点。我想在B中找到A和它们的对应值之间的联系；然后，将B中的元素连接到A或彼此之间。例如：

• 12与自身链接(因为没有其他节点与其链接)；
• 2与自身和15连接；
• 15与自身连接，1和2;
• 1与自身链接(隔离)

<代码>F 210

我怎么能画出来呢？

我认为我应该使用爆炸；我使用错误的方法对edgelist：

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)

Answer 1

我对这类图的经验很少，但我用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], [43,41,2,15], [15,18,24,1], [1,24,7]]})
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()

​

​

Answer 2

根据您的需求，您不仅需要使用else，还需要为要保留的唯一节点集过滤数据(否则，它将绘制所有可用的节点)。

规定-

• 12与自身链接(因为没有其他节点与其连接)；
• 2与自身和15连接；
• 15与自身连接，1和2连接；
• 1与自身链接(隔离？-不完全，15连接到1)

<代码>F29

你可以做下面的处理数据-

df = pd.DataFrame({'A':[12,2,15,1], 'B':[[32, 12, 45], [43,41,2,15], [15,18,24,1], [1,24,7]]})
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数据from进行绘图。

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

​

​

检查自己的回路-

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

Nodes with self loops: [12, 2, 15, 1]

如果您想用自循环实现绘图，那么您需要使用Graphviz来绘制它，就像在这个SO post中提到的那样