Python中图结构的操作-NetworkX介绍

王 茂南
王 茂南
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2020年7月21日07:37:42
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摘要这一篇主要介绍使用Python处理网络相关的数据的库, NetworkX.

简介

最近在看GCN的内容, 里面会用到关于一些网络结构. 在处理数据的时候就会使用到NetworkX这个库, 在这里简单介绍一下相关的内容. 自己也是用到多少就记录多少, 会不断进行补充的.

参考资料

这个是NetworkX的说明文档, NetworkX, Software for Complex Networks

 

图的一些操作

关于这部分的内容, 可以参考连接, NetworkX, Tutorial

创建一个图

我们首先创建一个空的图, 没有nodes和edges.

  1. import networkx as nx
  2. G = nx.Graph()

 

添加节点与添加边

接着我们向上面的图中添加node和edge. 一般情况下, 我们会首先将所有的node都添加完毕, 之后再添加edge. 添加node有下面两种方法.

我们可以一次只添加一个点.

  1. G.add_node(1)

也可以一次添加多个点.

  1. G.add_nodes_from([2, 3])

当然, 我们在添加节点的时候, 可以一起添加节点的属性值.

  1. G.add_nodes_from([
  2.     (4, {"color": "red"}),
  3.     (5, {"color": "green"}),
  4. ])

在添加完节点之后, 我们需要添加边. 同样的, 我们可以一条一条边进行添加.

  1. G.add_edge(1, 2)

我们也可以多条边一起添加, 同时可以加上权重.

  1. G.add_edges_from([(2, 3, {'weight': 3.1415}), (4, 5), (3, 5)])

 

顶点和边的信息

对于一个network来说, 我没可以查询他的点的个数和边的个数.

  1. numNodes = G.number_of_nodes()
  2. numEdges = G.number_of_edges()

除了列举顶点和边的个数以外, 我们还可以列举出具体的顶点和具体的边的信息.

  1. list(G.nodes)
  2. """
  3. [1, 2, 3, 4, 5]
  4. """
  5. list(G.edges)
  6. """
  7. [(1, 2), (2, 3), (3, 5), (4, 5)]
  8. """

 

判断node与node之间是否有边

有的时候, 我们需要判断两个node之间是否是相连的, 这个时候就需要是要is_path函数. 例如在上面node 2和node 3是相连的, 但是node 2和node 4是不相连的, 我们可以确认一下.

  1. nx.is_path(G, (2,3))
  2. # >> True
  3. nx.is_path(G, (2,4))
  4. # >> False

 

图的可视化

我们可以使用nx.draw来进行网络的可视化. 所有的参数都可以自定义在options中.

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. options = {
  3.     'with_labels': True,
  4.     'font_weight': 'bold',
  5.     'node_color': 'blue',
  6.     'node_size': 300,
  7.     'width': 3,
  8. }
  9. nx.draw(G, **options)
  10. plt.show()

最终的结果显示如下图所示:

Python中图结构的操作-NetworkX介绍

 

读取和保存文件

这部分内容可以参考链接, NetworkX, Reading and writing graphs

读取邻接矩阵-Adjacency List

对于edge没有权重的图来说, 可以使用adjacency lists的方式来进行读取. 他读取的格式如下所示:

  1. a b c # source target target
  2. d e

其中每一行第一个字母是source node, 后面是target node. 也就是上面的格式表示的图为 a-b, a-c, d-e, 包含三条边. 我们可以通过read_adjlist来进行文件的读取, 如下所示:

  1. G = nx.read_adjlist("test.adjlist")

参考资料:

NetworkX关于Adjacency List的相关说明, Adjacency List.

 

保存为Adjacency List

我们可以直接使用write_adjlist来完成相关的操作. 如下所示:

  1. fh = open("test.adjlist", "wb")
  2. nx.write_adjlist(G, fh, comments='#@')

此时, 最终的输出结果如下所示:

  1. #@dataPre.py
  2. #@ GMT Thu Sep 10 18:41:01 2020
  3. #@
  4. 1 2
  5. 2 3
  6. 3 5
  7. 4 5
  8. 5

这里每一行的含义和上面读取的时候是一样的. 这里最上面是会有一些信息的, 例如运行的时间和文件的名字.

但是如果想要去掉最上面的一些信息, 或是自定义信息的内容, 我们可以重新写一下相关的函数. 例如此时文件开头就是整个图的顶点个数和边的个数.

  1. def writeAdj(subG, adjPath):
  2.     """写入文件
  3.     """
  4.     fh = open(adjPath, "wb")
  5.     numNodes = subG.number_of_nodes()
  6.     numEdges = subG.number_of_edges()
  7.     # 开始写入
  8.     fh.write(('{} {}\n'.format(numNodes, numEdges)).encode('utf-8'))
  9.     for line in nx.generate_adjlist(subG, " "):
  10.         line += "\n"
  11.         fh.write(line.encode('utf-8'))

此时输出的文件如下, 第一行5表示5个顶点, 4表示有4条边. 第二行开始, 1表示source node, 2表示target node. 此时就是表示node 1和node 2是相连的.

  1. 5 4
  2. 1 2
  3. 2 3
  4. 3 5
  5. 4 5
  6. 5

 

转换为其他数据类型

与其他数据类型的转换, 可以参考链接: NextworkX converting to and from other data formats

转换为pandas的格式

将图的邻接矩阵使用dataframe来进行表示.

  1. nx.to_pandas_adjacency(G)

最终的输出结果如下所示, 可以看到上面有设置权重是3.1415的边.

Python中图结构的操作-NetworkX介绍

 

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王 茂南
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