在Python中将邻接矩阵存储为图形对象答案

【问题标题】：Storing adjacency matrix as graph object in Python在Python中将邻接矩阵存储为图形对象
【发布时间】：2020-12-10 17:23:12
【问题描述】：

我有具有邻接方阵的网络数据，但没有包含任何键（没有包含人员的标识符）。

如何使用 networkx 包将我的邻接矩阵（csv 文件）存储为图形对象？

【问题讨论】：

标签： python networkx

【解决方案1】：

要将您的矩阵存储为 csv 格式，我认为您应该先将其转换为 pandas DataFrame。为此，您可以参考此https://networkx.org/documentation/stable//reference/generated/networkx.convert_matrix.to_pandas_adjacency.html#networkx.convert_matrix.to_pandas_adjacency .请注意，如果您想在 DataFrame 格式下为每个节点命名，您可能需要使用 index 或 columns 属性来自定义索引。

将graph转换成pandasDataFrame后，可以使用to_csv导出。

【讨论】：

【解决方案2】：

有几种方法可以将您的邻接矩阵从 csv 格式转换为图形对象，但在我看来，最直接的方法是使用 pandas 加载邻接矩阵，然后直接从 pandas 数据框对象创建一个图形：

# Example 3x3 adjacency matrix in csv file:

# 0  1  0
# 1  0  1
# 0  1  0

import networkx as nx
import pandas as pd

adjmat_df = pd.read_csv('adjmat.csv',header=None)

# This gives us the following dataframe:
#    0  1  2
# 0  0  1  0
# 1  1  0  1
# 2  0  1  0

# Create networkx graph object
G = nx.from_pandas_adjacency(adjmat_df)

print(nx.info(G))
# Name: 
# Type: Graph
# Number of nodes: 3
# Number of edges: 2
# Average degree:   1.3333

nx.draw_shell(G, with_labels=True, alpha=0.7, font_size=15, node_size=500, node_color='r')

如果您有想要使用的节点标签，您只需将 pandas 数据框的列和索引设置为节点标签列表：

node_labels = ['A','B','C']
adjmat_df.columns = node_labels
adjmat_df.index = node_labels

G = nx.from_pandas_adjacency(adjmat_df)
nx.draw_shell(G, with_labels=True, alpha=0.7, font_size=15, node_size=500, node_color='r')

【讨论】：