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使用networkx及matplotlib库实现社会网络分析及可视化

2024-01-03 大全 24 作者:考证青年

4年人力资源从业经验,情报学硕士,主要内容涵盖、数据分析和人力资源相关内容

是的一个第三方包,可以方便地调用各种图算法的计算。通过调用画图包能实现图的可视化。如果需要详细了解库可以参照官方文档:

1.安装库

安装

  1. pip3 install networks

  1. The following command must be run outside of the IPython shell:

  2. $ pip install networks

  3. The Python package manager (pip) can only be used from outside of IPython.

  4. Please reissue the `pip` command in a separate terminal or command prompt.

  5. See the Python documentation for more information on how to install packages:

  6. https://docs.python.org/3/installing/

2.使用 创建一个没有节点也没有边的空图

在使用进行创建网络关系及网络分析之前,我们首先要先创建空图,在库中,提供三种类型的图:简单无向图graph,有向图,可重复边的multi-graph。语法如下:

代码功能

G=nx.Graph()

创建空的简单图

G=nx.()

创建空的简单有向图

G=nx.()

创建空的多图

G=nx.()

创建空的有向多图

比如我们创建名为G的无向图,具体代码如下:

  1. import networkx as nx

  2. G = nx.Graph()

创建节点()

这里的点可以是任意可区分的对象(),比如数字,字符串,对象等。

用一个对象多为key来唯一区别一个点

  1. G.add_node('firstnode')

用一个列表来批量加入点

  1. G.add_nodes_from([1,2,3])

用一个图对象作为加入点

嵌入到其他图中这里D作为一个点的key,或者把一个图的所有点赋予另一个图

比如我们创建节点名为1和""的节点 具体代码如下:

  1. G.add_node(1)

  2. G.add_node("python")

  1. G.nodes()

  1. NodeView((1, 'python'))

删除节点()

删除节点和创建节点用法几乎相同,比如我们删除节点'',或者从列表[1,2,3]中删除节点

  1. G.remove_node("python")

  2. G.remove_nodes_from([1,2,3])

创建边 功能代码

节点1,2之间创建一条边

G.(1,2)

用包含元组的列表批量创建边

G.([(1,2),(2,3)]

将一个图的边赋予另一个图

G.(H)

  1. G.add_edge(1,2)

  2. G.add_edges_from([(1,2),(2,3)])

删除边()

删除节点和创建节点用法几乎相同,比如我们删除节点1,2之间的边,或者批量删除节点(1,2),节点(3,4)之间的边

  1. G.remove_edge(1,2)

  2. G.remove_edges_from([(1,2),(2,3)])

访问

我们可以访问图中的节点和节点之间的边

  1. G.add_edges_from([(1,2),(2,3)])

  2. G.nodes()

  3. G.edges()

  1. EdgeView([(1, 2), (2, 3)])

画网络图

将创建的图进行可视化呈现需要用到.库

  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. nx.draw_networkx(G)

  3. plt.show()

_可视化分析示例_可视化分析的主要模型

设置节点颜色,大小

  1. plt.figure(figsize=(20,10))

  2. nx.draw_networkx(G,font_size = 12,font_color = "blue",node_size = 1000)

  3. nx.draw_networkx(G)

  4. plt.show()

可视化分析示例__可视化分析的主要模型

实战

接下来我们用已经清洗好的数据集绘制《神雕侠侣》人物网络关系图

  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. import networkx as nx

  3. %matplotlib inline

  4. #显示中文

  5. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']

  6. fi =open("网络图2.txt","r", encoding='gbk')

  7. edges = []

  8. for line in fi.readlines():

  9. edges.append(line.replace('\n', '').replace('\t', ',').split(','))

  10. nodes = ['陆无双','程英','何沅君','陆展元', '李莫愁', '武三通','段智兴','武三娘',

  11. '武敦儒','武修文','黄蓉', '柯镇恶','郭靖', '黄药师','洪七公','梅超风',

  12. '欧阳锋','杨过', '杨康','穆念慈', '陈玄风', '鲁有脚', '丘处机', '赵志敬',

  13. '霍都', '达尔巴','王重阳','孙婆婆', '林朝英','耶律齐','耶律燕','完颜萍',

  14. '金轮法王','陆冠英','朱子柳','傻姑','周伯通','冯默风','潇湘子','尼摩星',

  15. '马光佐','尹克西','刘瑛','公孙绿萼','樊一翁','裘千尺','裘千仞','郭破虏',

  16. '郭襄','独孤求败','人厨子','圣因师太']

  17. g=nx.Graph()

  18. g.add_nodes_from(nodes)

  19. g.add_edges_from(edges)

  20. plt.figure(figsize=(20, 10))

  21. nx.draw_networkx(g, font_size=12, font_color='blue', node_size=1500)

  22. plt.savefig('ba.png')

  23. fi.close()

可视化分析示例_可视化分析的主要模型_

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