使用networkx及matplotlib库实现社会网络分析及可视化

2024-01-03 12:20

本文主要是介绍使用networkx及matplotlib库实现社会网络分析及可视化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

公众号: HR和Python

4年人力资源从业经验,情报学硕士,主要内容涵盖python、数据分析和人力资源相关内容

networkx是python的一个第三方包,可以方便地调用各种图算法的计算。通过调用python画图包matplotlib能实现图的可视化。如果需要详细了解networks库可以参照官方文档:https://networkx.github.io/documentation/networkx-1.9/

1.安装库

安装networkx

  1. pip3 install networks

  1. The following command must be run outside of the IPython shell:

  2. $ pip install networks

  3. The Python package manager (pip) can only be used from outside of IPython.

  4. Please reissue the `pip` command in a separate terminal or command prompt.

  5. See the Python documentation for more information on how to install packages:

  6. https://docs.python.org/3/installing/

2.使用

创建一个没有节点也没有边的空图

在使用networks进行创建网络关系及网络分析之前,我们首先要先创建空图,在networks库中,提供三种类型的图:简单无向图graph,有向图digraph,可重复边的multi-graph。语法如下:

代码功能
G=nx.Graph()创建空的简单图
G=nx.DiGraph()创建空的简单有向图
G=nx.MultiGraph()创建空的多图
G=nx.MultiDiGraph()创建空的有向多图

比如我们创建名为G的无向图,具体代码如下:

  1. import networkx as nx

  2. G = nx.Graph()

创建节点(add_note)

这里的点可以是任意可区分的对象(hashable),比如数字,字符串,对象等。

用一个对象多为key来唯一区别一个点

  1. G.add_node('firstnode')

用一个列表来批量加入点

  1. G.add_nodes_from([1,2,3])

用一个图对象作为加入点

嵌入到其他图中这里D作为一个点的key,或者把一个图的所有点赋予另一个图

  • G.add_node(D)

  • G.add_nodes_from(D)这里返回D的所有点,赋予G

比如我们创建节点名为1和"python"的节点 具体代码如下:

  1. G.add_node(1)

  2. G.add_node("python")

  1. G.nodes()

  1. NodeView((1, 'python'))

删除节点(remove_node)

删除节点和创建节点用法几乎相同,比如我们删除节点'python',或者从列表[1,2,3]中删除节点

  1. G.remove_node("python")

  2. G.remove_nodes_from([1,2,3])

创建边

功能代码
节点1,2之间创建一条边G.add_edge(1,2)
用包含元组的列表批量创建边G.add_edges_from([(1,2),(2,3)]
将一个图的边赋予另一个图G.add_edges_from(H)
  1. G.add_edge(1,2)

  2. G.add_edges_from([(1,2),(2,3)])

删除边(remove_edge)

删除节点和创建节点用法几乎相同,比如我们删除节点1,2之间的边,或者批量删除节点(1,2),节点(3,4)之间的边

  1. G.remove_edge(1,2)

  2. G.remove_edges_from([(1,2),(2,3)])

访问

我们可以访问图中的节点和节点之间的边

  • 访问 G.nodes()

  • 访问节点 G.edges()

  1. G.add_edges_from([(1,2),(2,3)])

  2. G.nodes()

  3. G.edges()

  1. EdgeView([(1, 2), (2, 3)])

画网络图

将创建的图进行可视化呈现需要用到matplotlib.pyplot库

  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. nx.draw_networkx(G)

  3. plt.show()

设置节点颜色,大小

  1. plt.figure(figsize=(20,10))

  2. nx.draw_networkx(G,font_size = 12,font_color = "blue",node_size = 1000)

  3. nx.draw_networkx(G)

  4. plt.show()

实战

接下来我们用已经清洗好的数据集绘制《神雕侠侣》人物网络关系图

  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. import networkx as nx

  3. %matplotlib inline

  4. #显示中文

  5. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']

  6. fi =open("网络图2.txt","r", encoding='gbk')

  7. edges = []

  8. for line in fi.readlines():

  9. edges.append(line.replace('\n', '').replace('\t', ',').split(','))

  10. nodes = ['陆无双','程英','何沅君','陆展元', '李莫愁', '武三通','段智兴','武三娘',

  11. '武敦儒','武修文','黄蓉', '柯镇恶','郭靖', '黄药师','洪七公','梅超风',

  12. '欧阳锋','杨过', '杨康','穆念慈', '陈玄风', '鲁有脚', '丘处机', '赵志敬',

  13. '霍都', '达尔巴','王重阳','孙婆婆', '林朝英','耶律齐','耶律燕','完颜萍',

  14. '金轮法王','陆冠英','朱子柳','傻姑','周伯通','冯默风','潇湘子','尼摩星',

  15. '马光佐','尹克西','刘瑛','公孙绿萼','樊一翁','裘千尺','裘千仞','郭破虏',

  16. '郭襄','独孤求败','人厨子','圣因师太']

  17. g=nx.Graph()

  18. g.add_nodes_from(nodes)

  19. g.add_edges_from(edges)

  20. plt.figure(figsize=(20, 10))

  21. nx.draw_networkx(g, font_size=12, font_color='blue', node_size=1500)

  22. plt.savefig('ba.png')

  23. fi.close()


近期文章

代码不到40行的超燃动态排序图

如何使用Adaboost预测下一次营销活动的效果

Python网络爬虫与文本数据分析

日期数据操作第1期 datetime库

日期数据操作第2期 pandas库

Python语法快速入门

Python爬虫快速入门

文本数据分析文章汇总(2016-至今)

当文本分析遇到乱码(ง'⌣')ง怎么办?

Loughran&McDonald金融文本情感分析库

使用分析师报告中含有的情感信息预测上市公司股价变动

当pandas遇上数据类型问题

如何理解pandas中的transform函数

计算社会经济学

一行pandas代码生成哑变量

Python最被低估的库,用好了效率提升10倍!

公众号后台回复关键词“20191127”,即可获得课件资源,请在如果觉得有用,欢迎转发支持~如果您想了解如何对小说人物关系数据进行清洗,请关注我们下期内容

这篇关于使用networkx及matplotlib库实现社会网络分析及可视化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/565673

相关文章

vue使用docxtemplater导出word

《vue使用docxtemplater导出word》docxtemplater是一种邮件合并工具,以编程方式使用并处理条件、循环,并且可以扩展以插入任何内容,下面我们来看看如何使用docxtempl... 目录docxtemplatervue使用docxtemplater导出word安装常用语法 封装导出方

SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南

《SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南》随着Web应用的用户量和数据量增加,网络带宽和页面加载速度逐渐成为瓶颈,为了减少数据传输量,提高用户体验,我们可以使用Gzip压缩HTTP响应,... 目录1、简述2、配置2.1 添加依赖2.2 配置 Gzip 压缩3、服务端应用4、前端应用4.1 N

Linux换行符的使用方法详解

《Linux换行符的使用方法详解》本文介绍了Linux中常用的换行符LF及其在文件中的表示,展示了如何使用sed命令替换换行符,并列举了与换行符处理相关的Linux命令,通过代码讲解的非常详细,需要的... 目录简介检测文件中的换行符使用 cat -A 查看换行符使用 od -c 检查字符换行符格式转换将

SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结

《SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结》为了提高系统的读写性能和可用性,读写分离是一种经典的数据库架构模式,在SpringBoot应用中,有多种方式可以实现数据库读写分离,本文将介绍三... 目录一、数据库读写分离概述二、方案一:基于AbstractRoutingDataSource实现动态

Python FastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统

《PythonFastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统》这篇文章主要为大家详细介绍了PythonFastAPI如何结合Celery以及RabbitMQ实现简单的分布式... 实现思路FastAPI 服务器Celery 任务队列RabbitMQ 作为消息代理定时任务处理完整

使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南

《使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Jackson进行JSON生成与解析处理,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1. 核心依赖2. 基础用法2.1 对象转 jsON(序列化)2.2 JSON 转对象(反序列化)3.

Java枚举类实现Key-Value映射的多种实现方式

《Java枚举类实现Key-Value映射的多种实现方式》在Java开发中,枚举(Enum)是一种特殊的类,本文将详细介绍Java枚举类实现key-value映射的多种方式,有需要的小伙伴可以根据需要... 目录前言一、基础实现方式1.1 为枚举添加属性和构造方法二、http://www.cppcns.co

使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

《使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器》:本文主要介绍如何使用Python快速搭建本地HTTP服务器,轻松实现一键HTTP文件共享,同时结合二维码技术,让访问更简单,感兴趣的小伙伴可以了... 目录1. 概述2. 快速搭建 HTTP 文件共享服务2.1 核心思路2.2 代码实现2.3 代码解读3.

Elasticsearch 在 Java 中的使用教程

《Elasticsearch在Java中的使用教程》Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现实时数据的存储、搜索、和分析,它广泛应用于全文... 目录1. Elasticsearch 简介2. 环境准备2.1 安装 Elasticsearch2.2 J

使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片

《使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片》在当今数字化文档处理场景中,动态操作PDF文档中的图像已成为企业级应用开发的核心需求之一,本文将介绍如何在.NET平台使用C#代码在PDF文档中添加、... 目录引言用C#添加图片到PDF文档用C#删除PDF文档中的图片用C#替换PDF文档中的图片引言在当