如何制作网络图归一化数据

Question

我是这个时代的新人。我有演员和电影的数据。

我正在尝试进行网络分析并寻找社区。所以我拿我的数据，用它的转置进行矩阵乘法并将它归一化。现在我想让它成为网络图。我尝试使用 networkx 库，但无法成功。我没有任何经验，所以我愿意接受所有建议。

Answer 1

您可以使用 NetworkX 映射此网络，希望我能在这部分提供帮助！

首先，您需要导入 NetworkX 库（使用 import networkx as nx）。

接下来，导入数据。由于您的数据采用 矩阵格式 （而不是简单的边列表），因此导入到 NetworkX 中会稍微复杂一些。我建议首先将数据转换为 NumPy 矩阵，然后使用 NetworkX from_numpy_matrix 函数创建图形。

我将运行通过使用虚拟数据的示例。该数据截图可见：here (a simplified version of your normalised dataset)

这是我用来导入数据和创建图表的代码：

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import networkx as nx

    df=pd.read_csv('matrixdata.csv', sep=',', index_col=0) # read data
    matrix = np.asmatrix(df.values) # convert data to NumPy matrix
    G = nx.from_numpy_matrix(matrix) # create graph in networkx

现在我可以使用 print(len(G.edges()) 打印网络中的边数，其中 returns 5 条边（因为我制作了一个只有 5 个连接的 5x5 矩阵）。

从这里，我们可以对网络进行一些测量（例如密度、度等）。

但是，如上图所示，请注意您的数据。在规范化版本中，所有节点 ID 都已从电影（行）和演员（列）更改为标准整数（列和行均从 0 开始）。 NetworkX 会将这些视为您的节点 ID，这意味着它会认为第一列中的节点 0 与第一行中的节点 0 相同 。这可能是您的意图，因为您已经对数据进行了规范化，但值得一提。这样做的后果是您的连接都将被视为 'self-directed'，即节点 0 仅连接到节点 0，节点 1 仅连接到节点 1，依此类推。

还值得注意的是，您的单元格中的标准化值将被 NetworkX 视为 edge/tie 的权重，因为它们不仅仅反映二元关系（其中 1 代表连接和 0 表示没有连接。因此，NetworkX 将创建一个 加权图而不是二进制 图（尽管有一些方法可以删除权重并转换为简单的二进制图）。在在我的示例中，我还添加了权重（全部为 0.5）而不是二进制连接来演示会发生什么。如果我为我创建的网络打印边缘属性数据，您将看到权重已自动添加：

    print(G.edges(data=True) #edges=True parameter shows all edge attributes

Returns:

    [(0, 0, {'weight': 0.5}), (1, 1, {'weight': 0.5}), (2, 2, {'weight': 0.5}), (3, 3, {'weight': 0.5}), (4, 4, {'weight': 0.5})]

无论如何，希望这至少有助于在 NetworkX 中创建图表！

如何制作网络图归一化数据

How to make network graph normalised data

python

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