我在 CSV 文件中有以下数据，
A,B,50
A,C,34
C,D,55
D,D,80
A,D,90
B,D,78
现在我想创建一个图，其中 A、B、C、D 作为节点，第三列编号作为边。我正在使用 networkx 库。第三列数字显示了 A、B 和 A、C 共享的公共项目，依此类推。
我打开并读取 csv 文件。
Graphs = nx.Graph()
for row in openedfile:
Graphs.add_node(row[0])
Graphs.add_edge(row[2])
nx.draw_graphviz(Graphs)
上面的代码给了我一个错误。我无法得到正确的答案。
【问题讨论】：
我不确定我是否理解您文件的格式，因为前两列似乎告诉您应该由一条边连接的节点，而第三列是该边的权重。
假设是这种情况，将边缘的 CSV 文件加载到 NetworkX 的更简单方法是使用 networkx.read_edgelist 函数。这是您的图表的示例（假设它存储在名为 "edges.txt" 的文件中）：
In [1]: import networkx as nx
In [2]: G = nx.read_edgelist("edges.txt", delimiter=",", data=[("weight", int)])
In [3]: G.edges(data=True)
Out[1]:
[(u'A', u'C', {'weight': 34}),
(u'A', u'B', {'weight': 50}),
(u'A', u'D', {'weight': 90}),
(u'C', u'D', {'weight': 55}),
(u'B', u'D', {'weight': 78}),
(u'D', u'D', {'weight': 80})]
需要注意的重要参数是需要将每一行的分隔符设置为逗号（","），并且需要指定存储在第三列中的数据是整数，应该使用键"weight"。
然后您可以使用权重作为边缘标签来绘制图形，如下所示：
In [4]: edge_labels = dict( ((u, v), d["weight"]) for u, v, d in G.edges(data=True) )
In [5]: pos = nx.random_layout(G)
In [6]: nx.draw(G, pos)
In [7]: nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels)
In [8]: import matplotlib.pyplot as plt; plt.show()
【讨论】：
for 循环的正文中执行 G.add_edge( row[0], row[1], weight=int(row[2]))。