问题标签 [network-analysis]

I'm learning networkx library and use twitter retweet directed graph data. I first read the datasets into pandas df (columns are 'from','to','weight') and wanted to put a first 300 rows(retweet) into a graph using below code:

I thought that it correctly created a graph but when I run tw_small.is_directed(), it says False(undirected graph) and I drew a graph using nx.draw() but it doesn't show the direction either.

Could someone help me find a correct way to make a directed graph?

Thanks.

在这里建立这个问题，有没有办法扩展这个子图以包括以两度连接到顶点子集的顶点？我正在考虑一个类似于 make_ego_graph() 中 order=2 和 mode="in" 中的函数的命令。我正在使用有向图对象。

到目前为止，我已经想出了以下内容，但它没有产生我正在寻找的图表。

感谢您给我的任何建议！

我看到 Neo4j 可以作为 Impermanent DB 运行以进行单元测试，我不确定这是否符合我的需要。我以通常的方式（持久）将我的数据存储在 neo4j 中，但是，从我的数据开始，我想让每个用户开始一个“实验会话”：用户添加/删除节点和关系，但不是永久的方式，只是试验与数据（在该会话之后，编辑应该丢失）。编辑不应该被保存，而且它们不应该被其他人看到。实现这一目标的最佳方法是什么？

我有一个形式的熊猫数据框（df）-

我需要将其转换为边缘列表，即以下形式的数据框：

编辑 请注意，新数据框的行数等于可能的成对组合的总数。此外，为了计算“权重”列，我们只需找到两个列表之间的交集。例如，对于 B&C，元素共享两种颜色：蓝色和黄色。因此，相应行的“权重”为 2。

最快的方法是什么？原始数据框包含大约 28,000 个元素。

我试图从http://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/datasets/cities/cities.html加载 co04_dist.txt作为 Snap.py 中的表

但我得到的只是运行时错误，声称应用程序请求运行时以不寻常的方式终止它。它还在 shell 中这样说：

我已经确保 txt 文件已经与 .py 文件位于同一目录中。

我试图通过 R 中的 ergm 函数运行大量数据。大体上，我的意思是我的网络图对象有 4,300 个顶点和大约 470,000 个总边。协变量 X、Y 和 Z 都是分类数据类型。当我运行这个脚本时，R studio 最终会崩溃，因为模型无法处理这么多信息。我知道使用 nodemix 函数将生成的组合数量；然而，鉴于研究的性质，我的分析要求我使用这个特定的函数。我还应该提到，我已尽可能减少数据以考虑其大小。

我想知道是否有办法通过在幕后修改 ergm 函数，使用 -Inf 来删除任何系数。我可能是错的，但我觉得我的大多数 nodemix 组合都会有 -Inf 系数；因此，我可以删除这些不必要的组合并释放一些 RAM 空间以使该功能完全运行。我不关心任何具有-Inf 的组合。希望这个问题是有道理的。如果您需要任何其他信息，请告诉我。在此先感谢您的帮助。

我正在尝试在 igraph 中进行网络分析，但是在将我拥有的数据集转换为边缘列表（带有权重）时遇到了一些问题，因为列的数量不同。

数据集如下所示（当然要大得多）： 首先是主运营商 id（主运营商也可以是伙伴，反之亦然，因此 Id 在邻接中保持不变） 挑战在于伙伴的数量不同（从 0 到 40）。

我的问题是如何将其转换为具有无向权重的边缘列表（仅表示交互）：

有没有人有提示最好的方法是什么？提前谢谢了！

我正在尝试使用此处的示例代码来自己制作iGraph网络图plotly和鞋拔，data.frames而不是使用示例空手道俱乐部数据。绘制图表时，似乎忽略了边缘列表，并且正在建立一堆随机连接。我认为标签或边缘是错误的，但我不能说。

当我运行它时，我得到了这个漂亮漂亮的 iGraph，它由Plotly. 但是，边缘不正确。似乎只有 ID 的 1-10 正在连接，并且只连接到小于 10 的其他 ID。这些连接都没有在下面的边缘列表中。

有谁看到我做错了什么？帮助表示赞赏。

我对 JavaScript 和 d3 比较陌生，但我对强制导向的布局非常感兴趣。在 Mike Bostock 的力导向可视化中，他倾向于使用以下代码（或类似代码）从链接列表中解析节点：

我完全理解他在这里最终完成了什么，我只是想forEach更好地理解循环中的 JavaScript 语法（实际上，完全没有）。如果有人可以解释，我将非常感激。

这显然是非常优雅的代码，但我在互联网上的任何地方都找不到解释——我可能在搜索中遗漏了一个关键术语，所以我很不情愿地在这里问这个问题。真正让我失望的是：

• 两边的两个任务是||做什么的，
• 每行的第一次分配的顺序（每行的左侧||）：例如，为什么link.source = nodes[link.source]不是nodes[link.source] = link.source。

我设置了 nagios 网络分析器并尝试监控戴尔 Force10 交换机，我在 Force10 端启用了 sflow，如下所示：

在 nagios NA 服务器中，我尝试添加一个源，类型为 sFlow，输入 Dell Force10 的 IP 和端口。

不幸的是，没有收集到任何数据。

任何人都有在 Nagios 中监控 Dell Force10 交换机的成功经验？

谢谢。