python - 可视化使用 pandas 数据框创建的二分网络图

Question

我在 csv 文件中有数据，我通过 pandas 读取它，如下所示

import networkx as nx
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

sub_data = pd.read_csv('sample.csv')

输出:

   user_id   item_id    rating

0    772          36     3
1    471         228     5
2    641         401     4
3    312          98     4
4     58         504     5

使用此数据创建网络图:

 edges = [tuple(x) for x in sub_data[['user_id','item_id']].values.tolist()]
 B = nx.Graph()
 B.add_nodes_from(sub_data['user_id'].unique(), bipartite=0, label='user')
 B.add_nodes_from(sub_data['item_id'].unique(), bipartite=1, label='item')
 B.add_edges_from(edges, label='rating')    

使用以下代码绘制图形:

pos=nx.spring_layout(B)
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color='#00bb5e',width=1,
     edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=True) 

我得到这样的情节:

我只获取节点。其中我需要连接节点并将其评级为该连接的标签

Answer 1

我试着运行你写的代码，我得到了一个二分图。在你的情况下，我假设 NetworkX 能够呈现类似于我的二分图，但由于你的图有更多节点，因此边缘不可见。像这样

你可以看到边缘几乎看不见。如果您还将节点数限制为 10，您可能还会看到边。如果您有兴趣复制示例，这里是示例 csv 数据(我在问题中提供的数据中添加了更多要点):

,user_id,item_id,rating
0,772,36,3
1,471,228,5
2,641,401,4
3,312,98,4
4,58,504,5
5,67,98,4
6,471,229,3

现在，我知道您想在二分布局中查看图形，每边都有两组节点。您需要使用 bipartite_layout而不是 spring_layout 来实现这一点。

完整代码如下:

import networkx as nx
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

sub_data = pd.read_csv('sample.csv')

edges = [tuple(x) for x in sub_data[['user_id','item_id']].values.tolist()]
B = nx.Graph()
B.add_nodes_from(sub_data['user_id'].unique(), bipartite=0, label='user')
B.add_nodes_from(sub_data['item_id'].unique(), bipartite=1, label='item')
B.add_edges_from(edges, label='rating')

# Now instead of spring_layout, use bipartite_layout

# First specify the nodes you want on left or top
left_or_top = sub_data['user_id'].unique()

# Then create a bipartite layout
pos = nx.bipartite_layout(B, left_or_top)

# Pass that layout to nx.draw
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color='#00bb5e',width=1,
     edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=True)

另外，请注意我已经明确地将一组节点传递给 bipartite_layout 而不是使用 bipartite_sets如前所述here ，因为您的图形可能已断开连接，这会导致 AmbiguousSolution Error .有关详细信息，请阅读文档 here和 here .

您还可以在this Google Colab Notebook中查看完整代码.

更新: 如果你想显示边缘，你需要像这样分配它们(你添加评级的代码不正确)

# Extract the ratings while extracting the edges from DF
edges = [tuple(x) for x in sub_data[['user_id','item_id', 'rating']].values.tolist()]

B = nx.Graph()

B.add_nodes_from(sub_data['user_id'].unique(), bipartite=0, label='user')
B.add_nodes_from(sub_data['item_id'].unique(), bipartite=1, label='item')

# Now assign the ratings correctly to edges
for row in edges:
    B.add_edge(row[0], row[1], rating=row[2])

现在使用 draw_netwokrx_edge_labels 绘制边缘标签:

left_or_top = sub_data['user_id'].unique()
pos = nx.bipartite_layout(B, left_or_top)

# Draw the graph
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color='#00bb5e',width=1,
     edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=True)

# Get the edge labels for ratings
edge_labels = nx.get_edge_attributes(B,'rating')

# Draw the edge labels
nx.draw_networkx_edge_labels(B, pos, edge_labels=edge_labels)

引用资料:

• Bipartite Layout
• NetworkX - Bipartite Algorithms
• NetworkX - Bipartite Sets