NetworkX - 노드와 속성에서 그래프 만들기

Question

노드와 속성이 주어진 networkX를 사용하여 네트워크 그래프를 만들려고합니다. 각 노드는 고유하지만 다른 노드와 일치하는 속성을 가질 수 있습니다. 이러한 속성은 모두 동일한 속성을 갖는 노드 사이의 가장자리 역할을합니다.

입력 (노드 특성)의 일례

Name1 2-s2.0-84905590088, 2-s2.0-84901477890 
Name2 2-s2.0-84941169876 
Name3 2-s2.0-84958012773 
Name4 2-s2.0-84960796474 
Name5 2-s2.0-84945302996, 2-s2.0-84953281823, 2-s2.0-84944268402, 2-s2.0-84949478621, 2-s2.0-84947281259, 2-s2.0-84947759580, 2-s2.0-84945265895, 2-s2.0-84945247800, 2-s2.0-84946541351, 2-s2.0-84946051072, 2-s2.0-84942573284, 2-s2.0-84942280140, 2-s2.0-84937715425, 2-s2.0-84943751990, 2-s2.0-84957729558, 2-s2.0-84938844501, 2-s2.0-84934761065 
Name6 2-s2.0-84908333808 
Name7 2-s2.0-84925879816 
Name8 2-s2.0-84940447040, 2-s2.0-84949534001 
Name9 2-s2.0-84899915556, 2-s2.0-84922392381, 2-s2.0-84905079505, 2-s2.0-84940931972, 2-s2.0-84893682063, 2-s2.0-84954285577, 2-s2.0-84934934228, 2-s2.0-84926624187 
Name10 2-s2.0-84907065810 

너무 Name5가 동일한 식별자를 가진 다른 이름까지 연결되어있는 에지의 여지가있다.

이것이 networkX의이면에 있는지, 아니면 이런 종류의 입력을 그래프로 사용할 수 있는지 확실하지 않습니다. 이 방법을 사용할 수없는 경우이 그래프를 만들기 위해 입력을 형식화하는 방법은 무엇입니까? 이 방법으로 networkX를 사용하면 문서 나 비디오를 찾을 수 없었습니다.

Answer 1

당신이 원하는 것은 가능합니다. 귀하의 데이터를 CSV 파일에 저장했습니다 - 노드 이름 다음에 ,을 추가했으며 모든 공백을 제거했음을 유의하십시오.

Name1,2-s2.0-84905590088,2-s2.0-84901477890 
Name2,2-s2.0-84941169876 
Name3,2-s2.0-84958012773 
Name4,2-s2.0-84960796474 
Name5,2-s2.0-84945302996,2-s2.0-84953281823,2-s2.0-84944268402,2-s2.0-84949478621,2-s2.0-84947281259,2-s2.0-84947759580,2-s2.0-84945265895,2-s2.0-84945247800,2-s2.0-84946541351,2-s2.0-84946051072,2-s2.0-84942573284,2-s2.0-84942280140,2-s2.0-84937715425,2-s2.0-84943751990,2-s2.0-84957729558,2-s2.0-84938844501,2-s2.0-84934761065 
Name6,2-s2.0-84908333808 
Name7,2-s2.0-84925879816 
Name8,2-s2.0-84940447040,2-s2.0-84949534001 
Name9,2-s2.0-84899915556,2-s2.0-84922392381,2-s2.0-84905079505,2-s2.0-84940931972,2-s2.0-84893682063,2-s2.0-84954285577,2-s2.0-84934934228,2-s2.0-84926624187 
Name10,2-s2.0-84907065810 

한 관찰 : 당신은 Name5은 가장자리가 많이있을 것입니다하지만, 그 속성은 고유 말한다. 또한 데이터로 코드를 실행하면 모든 속성이 고유하므로 그래프에 모서리가 없습니다.

나는 각 속성의 처음 12 자만 사용할 수 있도록 데이터를 트위 킹했습니다 (줄 번호 new_attributes = [x[:12] for x in new_attributes]). 그렇게하면 일치하는 속성을 얻을 수 있습니다.

이제 코드 : I 그래프 (및 해당 속성) 나는 가장자리를 추가에서 현재 노드에 근거 그래프에 (그 속성과) 노드를 추가하고 각 CSV의 행에 대해

import networkx as nx 
import csv 

G = nx.Graph() 

with open('data.csv') as csvfile: 
     csv_reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',') 
     for row in csv_reader: 

      new_node = row[0] # first element in row 
      new_attributes = row[1:] # whole row except the first element 
      new_attributes = [x[:12] for x in new_attributes] # remove this for your data! 
      # add the node and its attributes to the graph 
      G.add_node(new_node, my_attributes=new_attributes) # attributes are stored as a list 

      # add edges based on existing nodes 
      for node, attrs in G.nodes(data=True): 
       # skip node we just added 
       if node != new_node: 
        for attr in attrs['my_attributes']: 
         # check if any of the attributes for `node` are also in the `new_attributes` list 
         if attr in new_attributes: 
          G.add_edge(node, new_node) 

for edge in G.edges(): 
    print('EDGE:', edge, '| COMMON ATTRIBUTES:', set(G.node[edge[0]]['my_attributes']) & set(G.node[edge[1]]['my_attributes'])) 

. 노드 속성은 목록에 저장되며 my_attributes 키를 사용하여 액세스 할 수 있습니다. 마지막으로 특정 가장자리의 노드에 대해 일치하는 특성으로 가장자리를 인쇄합니다 (두 특성의 목록을 얻기 위해 set 및 &을 사용합니다). tweeked 데이터

출력 :

EDGE: ('Name5', 'Name9') | COMMON ATTRIBUTES: {'2-s2.0-84934'} 
EDGE: ('Name5', 'Name8') | COMMON ATTRIBUTES: {'2-s2.0-84949'} 
EDGE: ('Name8', 'Name9') | COMMON ATTRIBUTES: {'2-s2.0-84940'} 
EDGE: ('Name1', 'Name9') | COMMON ATTRIBUTES: {'2-s2.0-84905'} 

마지막으로 참고 : 두 노드 사이에 여러 가장자리가해야하는 경우 MultiGraph을 사용합니다.