如何在 Python（而不是 R）中使用 igraph 读取加权边缘列表？答案

【问题标题】：How to read in weighted edgelist with igraph in Python (not in R)?如何在 Python（而不是 R）中使用 igraph 读取加权边缘列表？
【发布时间】：2014-11-15 17:04:39
【问题描述】：

我的目标是创建前 2 列中的节点图，其边长与第 3 列中的值成比例。我的输入数据如下所示：

E06.1644.1  A01.908.1   0.5
E06.1643.1  A01.908.1   0.02 
E06.1644.1  A01.2060.1  0.7

我目前是这样导入的：

g=Graph.Read_Ncol("igraph.test.txt",names=True,directed=False,weights=True)
igraph.plot(g, "igraph.pdf", layout="kamada_kawai")

当我打印名称或权重（我打算将它们作为边长）时，它们打印出来的效果很好：

print(g.vs["name"])
print(g.es["weight"])

但是，顶点是空白的，并且长度似乎与它们的值不成比例。此外，节点太多（A01.908.1 重复）。我究竟做错了什么？提前谢谢....

【问题讨论】：

标签： python igraph vertices weighted

【解决方案1】：

顶点是空白的，因为 igraph 不会自动使用 name 属性作为顶点标签。如果您想使用名称作为标签，您有两种选择：

将name顶点属性复制到label属性：g.vs["label"] = g.vs["name"]
明确告诉plot，您希望它使用名称作为标签：plot(g, "igraph.pdf", layout="kamada_kawai", vertex_label=g.vs["name"])

我想这同样适用于权重； igraph 不会自动使用权重来确定每条边的厚度。如果您想这样做，请将权重向量重新缩放到有意义的无厚度范围（例如，从 0.5 到 3），然后将重新缩放的向量设置为 width 边缘属性：

>>> g.es["width"] = rescale(g.es["weight"], out_range=(0.5, 3))

或者，您也可以在plot() 调用中使用edge_width 关键字参数：

plot(g, ..., edge_width=rescale(g.es["weight"], out_range=(0.5, 3)))

有关可以传递给plot() 的关键字参数的更多详细信息，请参阅help(Graph.__plot__)。

至于重复的节点，我强烈怀疑你的输入文件有错字，两个名字不相等；例如，最后可能有一个空格。仔细检查g.vs["name"]，看看是否是这种情况。

更新：如果您希望边的长度与规定的权重成正比，恐怕在一般情况下这不能完全做到 -很容易得出在二维空间中无法达到规定长度的图形。有一种称为多维缩放 (MDS) 的技术可以从距离矩阵中重建节点的位置 - 但这需要为每个对节点指定距离（即也为不连接对） .

您使用的 Kamada-Kawai 布局算法能够在一定程度上考虑边缘权重（它可能会陷入局部最小值，因此您可能不会得到准确的结果），但它解释了权重为相似度，而不是距离，因此权重越大，端点越接近。但是，您仍然必须告诉 igraph 在计算布局时使用权重，如下所示：

>>> similarities = [some_transformation(weight) for weight in g.es["weight"]]
>>> layout = g.layout_kamada_kawai(weights=similarities)
>>> plot(g, layout=layout, ...)

其中some_transformation() 是从距离到相似度的“合理”转换。这需要一些反复试验；我通常使用基于 sigmoid 函数的转换，将中值距离转换为 0.5 的相似度，将（中位数 + 2 sd）距离转换为 0.1，将（中位数 - 2 sd）距离转换为 0.9（其中 sd 是标准差距离分布）——但这并不保证在所有情况下都有效。

【讨论】：

谢谢塔马斯。首先，我如何将边长更改为也与这些值成比例？我仔细检查了拼写错误，重复节点中没有拼写错误。虽然当我打印出来时，没有重复。该图似乎已将 A01.908 替换为 A01.2060...
抱歉，我将问题改为关注边长而不是边权重......
稍微更新了我的答案。
非常感谢塔马斯！