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我想使用一些工具（最好是 python 中的一些工具）来可视化社交网络。目前，我有数组形式的数据：一个包含节点信息的数组（让我们给它命名Nodes）。这个数组的每一行都指向一个节点，而这个数组的每一列都指向一个特定的属性。Nodes描述属性值的每一列中的值。此数组中的零值Nodes代表缺失的属性值。

除了节点数组，我还有一个用于邻接矩阵（边）的数组。我们称之为数组Edges。该Edges数组是一个与数组中的行数（节点）相同大小的Nodes方阵。这个数组 ( Edges) 用0和1作为值填充。0in (i,j)position of的值Edges意味着节点i和j不相互连接。而1in (m,n)position 的值则意味着节点m彼此n连接。

这是一个带有 10 个节点的数组Nodes的小说明性示例：Edges

Nodes = np.array([[1,2,4],[1,3,1],[2,2,1],[1,1,2],
              [1,2,2],[2,1,4],[1,2,1],[2,0,1],
              [2,2,4],[1,0,4]])

Edges = np.random.randint(2, size=(10,10))

在上面给出的数据中，我们有 10 个节点和 3 个属性。如何使用这些数组 (Nodes和Edges) 获得网络的可视化？

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您应该查看networkx。要直接从邻接矩阵创建图形，您可以使用函数from_numpy_array.

import networkx as nx

adj = np.random.randint(2, size=(10,10))
G = nx.from_numpy_array(adj)

您可以分配节点属性，但每个属性都需要有一个名称，您在示例中没有提供该名称。set_node_attributes不过，分配它们很漂亮。

可视化它也是一种选择：

nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')

在此处输入图像描述

于 2019-01-09T03:07:25.327 回答