nx.from_pandas_edgelist这个函数讲一下

时间: 2024-03-19 20:43:58 浏览: 41
nx.from_pandas_edgelist 函数是 NetworkX 库提供的一个函数,用于从 Pandas 数据框中创建一个图。 该函数将 Pandas 数据框中的每一行当作一条边,从源节点指向目标节点。具体来说,它需要以下参数: - df:Pandas 数据框,它包含了图的边信息。 - source:源节点列名。 - target:目标节点列名。 - edge_attr:边属性列名,可以是一个字符串或者是一个元组列表。如果为 None,则只创建一个无权图。 该函数的返回值是一个 NetworkX 图对象。 例如,对于下面这个 Pandas 数据框 df: ``` source target weight 0 A B 1 1 B C 2 2 C A 3 ``` 我们可以使用以下代码创建一个有权图: ```python import pandas as pd import networkx as nx df = pd.read_csv('edge_list.csv') G = nx.from_pandas_edgelist(df, source='source', target='target', edge_attr='weight') ``` 这将创建一个有权图 G,其中包含三个节点 A、B 和 C,以及三条边 (A, B, 1)、(B, C, 2) 和 (C, A, 3)。
相关问题

nx.from_pandas_edgelist

### 回答1: nx.from_pandas_edgelist是一个NetworkX函数,用于将Pandas DataFrame转换为NetworkX图形。它将DataFrame中的每一行解释为一条边,并使用DataFrame中的列作为边的源和目标节点。该函数返回一个NetworkX图形对象。 ### 回答2: nx.from_pandas_edgelist是NetworkX中一个非常有用的函数,主要作用是将Pandas DataFrame对象转换为NetworkX图对象。这个函数主要需要两个参数,第一个是Pandas DataFrame对象,第二个则是用于表示边的源节点和目标节点的列名。 nx.from_pandas_edgelist的使用非常简单,只需要将Pandas DataFrame对象传递给该函数即可。在传递DataFrame对象时,需要指定每个节点和边的特征属性,并将这些属性值转换到对应的NetworkX属性。此外,如果不指定必要的属性,则函数会自动将源节点和目标节点视为边的两个节点,并将任何其他列视为边的属性。 这个函数还可以接受其他参数,比如指定边是否有向,边的权重等。如果边的权重没有提供,则默认情况下会被设置为1.0。最后,由于Pandas DataFrame对象可能很大,可以通过使用chunks参数控制每个批次的大小来降低内存消耗。 总而言之,这个函数为Pandas DataFrame对象与NetworkX图对象之间的相互转换提供了一个非常有效的方法,使得数据处理操作更加高效和方便。无论是在数据科学、网络分析、社交网络、运筹学等领域,这个函数都有着广泛的应用和作用,是数据分析、数据预处理中的一个必备的函数。 ### 回答3: nx.from_pandas_edgelist是一个NetworkX库中的函数,它允许将Pandas dataframe(数据框架)转换为NetworkX图形。 这个函数需要一个Pandas dataframe作为输入,该数据框架应包含至少两个列,每个列代表一个节点。Pandas dataframe中的每一行代表一个边缘,它连接两个节点。边缘可以被有选择地加权。 nx.from_pandas_edgelist函数将创建一个无向图(如果在Pandas dataframe中没有权重列),或一个有向图(如果在Pandas dataframe中有权重列)。 需要注意的是,nx.from_pandas_edgelist函数假定输入数据框架使用默认列名称“source”和“target”来表示两个节点。如果这两个列的名称在输入数据框架中不同,则必须使用参数source和target来指定这些列的名称。 另外,需要确保输入数据框架没有重复的边缘,否则会导致创建重复的图。这可以通过使用Pandas dataframe中的drop_duplicates函数来解决。 最后,需要注意的是,nx.from_pandas_edgelist函数返回的是一个NetworkX图形对象,可以与其他NetworkX函数和库进行交互,比如计算图的中心性或生成它的可视化。

如果不用创建新图,而是根据之前通过代码G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'source', 'target','weight', create_using = nx.DiGraph())已导入的数据计算,应该怎么修改呢

如果你已经通过`nx.from_pandas_edgelist`方法将数据导入为图,那么可以直接使用该图进行计算,而无需创建新图。你可以按照以下方式修改代码: ```python import networkx as nx def calculate_yi(graph): yi_values = {} for node in graph.nodes: yi = 0 for neighbor in graph.neighbors(node): wij = graph[node][neighbor]['weight'] si = graph.nodes[node]['strength'] yi += (wij / si) ** 2 yi_values[node] = yi return yi_values # 假设你已经通过nx.from_pandas_edgelist方法导入了图数据为G # 添加节点的强度属性 G.nodes[1]['strength'] = 1.2 G.nodes[2]['strength'] = 0.9 G.nodes[3]['strength'] = 1.5 G.nodes[4]['strength'] = 1.0 # 计算所有yi值 yi_values = calculate_yi(G) print(yi_values) ``` 在这个修改的代码中,我们假设你已经通过`nx.from_pandas_edgelist`方法将数据导入为了图`G`。然后,我们在图的节点上添加了强度属性,并调用`calculate_yi`函数计算所有的yi值。最后,我们打印输出了所有的yi值。请确保在运行代码之前,已经正确导入了图数据。

相关推荐

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的邻接矩阵 adjacency_matrix = pd.read_excel('output.xlsx', index_col=0) # 将邻接矩阵转换为numpy数组 adjacency_matrix = adjacency_matrix.to_numpy() # 创建有向图对象 G = nx.DiGraph(adjacency_matrix) def preprocess(G): p = 0 directedGraph = nx.DiGraph() for u in G.nodes(): for v in G.neighbors(u): if (v != u): propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.degree(v) directedGraph.add_edge(u, v, pp=propProb) return directedGraph def simulate(G, seedNode, propProbability): newActive = True currentActiveNodes = seedNode.copy() newActiveNodes = set() activatedNodes = seedNode.copy() influenceSpread = len(seedNode) while newActive: for node in currentActiveNodes: for neighbor in G.neighbors(node): if neighbor not in activatedNodes: if G[node][neighbor]['pp'] > propProbability: newActiveNodes.add(neighbor) activatedNodes.append(neighbor) influenceSpread += len(newActiveNodes) if newActiveNodes: currentActiveNodes = list(newActiveNodes) newActiveNodes = set() else: newActive = False return influenceSpread def flipCoin(probability): return np.random.random() < probability # 可视化传播过程 def visualizePropagation(G, seedNode, propProbability): pos = nx.spring_layout(G) # 选择布局算法 labels = {node: node for node in G.nodes()} # 节点标签为节点名 colors = ['r' if node in seedNode else 'b' for node in G.nodes()] # 种子节点为红色,其他节点为蓝色 plt.figure(figsize=(10,6)) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color=colors) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels) plt.title('Propagation Visualization') plt.show() # 示例用法 seedNode = [7,36,17] propProbability = 0.7 directedGraph = preprocess(G) influenceSpread = simulate(directedGraph, seedNode, propProbability) print("Influence Spread:", influenceSpread) visualizePropagation(directedGraph, seedNode, propProbability)修改这个代码使得输出图形节点之间间隔合理能够看清

import networkx as nx import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import random df=pd.read_csv("D:\级联失效\edges.csv") G=nx.from_pandas_edgelist(df,'from','to',create_using=nx.Graph()) nx.draw(G,node_size=300,with_labels=True) As=nx.adjacency_matrix(G) A=As.todense() def f(x): F=4*x*(1-x) return F n=len(A) r=2 ohxs=0.4 step=10 d=np.zeros([n,step]) for i in range(n): d[i,0]=np.sum(A[i]) x_intial=np.zeros([n,step]) for i in range(n): x_intial[i,0]=random.random() np.set_printoptions(precision=5) h_a=100 H=np.zeros([n,step]) D=np.zeros([n,step]) for i in range(n): Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[k,0] D[i,0]=Deg H[i,0]=d[i,0]/D[i,0]/h_a fail_scale=np.zeros(step) fail_scale[0]=1 node_rand_id=random.randint(0,n) r=2 x_intial[node_rand_id,0]=x_intial[node_rand_id,0]+r print(x_intial) fail_node=np.zeros(n) fail_node[node_rand_id]=1 print(fail_node) np.seterr(divide='ignore',invalid='ignore') for t in range(1,step): fail_node_id=[idx for (idx,val) in enumerate(fail_node) if val ==1] for i in range(n): sum=0 for j in range(n): sum = sum+A[i,j]*f(x_intial[j,t-1])/d[i] if i in fail_node_id: x_intial[i,t-1]=0 A[i,:]=0 A[:,i]=0 else: x_intial[i,t]=H[i,t-1]*abs((1-ohxs)*f(x_intial[i,t-1])+ohxs*sum) d[i,t]=np.sum(A[i]) Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[i,t] D[i,t]=Deg H[i,t]=d[i,t]/D[i,t]/h_a new_fail_id=[idx for (idx,val) in enumerate(x_intial[:,t]) if val>=1] fail_scale[t]=fail_scale[t-1]+len(new_fail_id) fail_node[new_fail_id]=1 x_intial[new_fail_id,t]=x_intial[new_fail_id,t]+r print(H[i,t]) print(fail_node) print(x_intial) plt.plot(fail_scale) plt.show()

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx # 读取Excel文件中的邻接矩阵 adjacency_matrix = pd.read_excel('output.xlsx', index_col=0) # 将邻接矩阵转换为numpy数组 adjacency_matrix = adjacency_matrix.to_numpy() # 创建有向图对象 G = nx.DiGraph(adjacency_matrix) def preprocess(G): p = 0 directedGraph = nx.DiGraph() for u in G.nodes(): for v in G.neighbors(u): if (v != u): # propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.in_degree(v) propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.degree(v) directedGraph.add_edge(u, v, pp=propProb) # p += propProb # print(propProb) # print('平均阈值:', p/2939) return directedGraph def simulate(G, seedNode, propProbability): newActive = True currentActiveNodes = copy.deepcopy(seedNode) newActiveNodes = set() activatedNodes = copy.deepcopy(seedNode) # Biar ga keaktivasi 2 kali influenceSpread = len(seedNode) while (newActive): for node in currentActiveNodes: for neighbor in G.neighbors( node): # Harus dicek udah aktif apa belom, jangan sampe ngaktifin yang udah aktif if (neighbor not in activatedNodes): if (G[node][neighbor]['pp'] > propProbability): # flipCoin(propProbability) newActiveNodes.add(neighbor) activatedNodes.append(neighbor) influenceSpread += len(newActiveNodes) if newActiveNodes: currentActiveNodes = list(newActiveNodes) newActiveNodes = set() else: newActive = False # print("activatedNodes",len(activatedNodes),activatedNodes) return influenceSpread def flipCoin(probability): return random.random() < probability解释一下这个代码

最新推荐

recommend-type

工作述职报告PPT模板 (25)

【作品名称】:工作述职报告PPT模板 (25) 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
recommend-type

H公司项目管理基础培训两份材料.pptx

H公司项目管理基础培训两份材料.pptx
recommend-type

OGSM一页纸,让战略极简落地.pptx

OGSM一页纸,让战略极简落地.pptx
recommend-type

第三季度部门工作报告PPT模板

【作品名称】:第三季度部门工作报告PPT模板 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
recommend-type

电赛历年试题经验分享及代码程序资源.pdf

项目总结 本文详细介绍了电赛的历年试题、经验分享及代码程序资源。内容包括以下几个部分: 1. **历年试题**:提供了多个历年试题的简要说明,帮助参赛者了解常见题型和考察方向。 2. **经验分享**:总结了准备阶段、设计阶段、调试阶段和比赛阶段的经验和技巧。 3. **代码程序资源**:提供了多个常见题型的代码示例,包括智能小车避障系统、多功能测量仪和智能家居控制系统。 通过这些内容,参赛者可以更好地准备和应对电赛,提高自己的设计和调试能力,增强解决实际问题的能力。希望本文能为参赛者提供有价值的参考,帮助他们在电赛中取得优异成绩。
recommend-type

C语言入门:欧姆定律计算器程序

"这篇资源是关于C语言的入门教程,主要介绍了计算机语言的种类,包括机器语言、汇编语言和高级语言,强调了高级语言,尤其是C语言的特点和优势。同时,通过三个简单的C语言程序示例,展示了C语言的基本语法和程序结构。 在C语言中,`main()`函数是程序的入口点,`printf()`和`scanf()`是输入输出函数,用于显示和获取用户输入的数据。在提供的代码段中,程序计算并输出了一个电路中三个电阻并联时的总电流。程序首先定义了变量`U`(电压),`R1`、`R2`、`R3`(电阻),以及`I`(电流)。然后使用`scanf()`函数接收用户输入的电压和电阻值,接着通过公式`(float)U/R1 + (float)U/R2 + (float)U/R3`计算总电流,并用`printf()`显示结果。 C语言是一种结构化编程语言,它的特点是语法简洁,执行效率高。它支持多种数据类型,如整型(int)、浮点型(float)等,并且拥有丰富的运算符,可以进行复杂的数学和逻辑操作。C语言的程序设计自由度大,但同时也要求程序员对内存管理和程序结构有深入理解。 在C语言中,程序的执行流程通常包括编译和链接两个步骤。源代码(.c文件)需要通过编译器转换成目标代码(.o或.obj文件),然后通过链接器将多个目标代码合并成可执行文件。在运行高级语言程序时,这个过程通常是自动的,由编译器或IDE完成。 在例2中,程序展示了如何定义变量、赋值以及输出结果。`a`和`b`被初始化为100和50,它们的和被存储在变量`c`中,最后通过`printf()`显示结果。例3则演示了如何使用函数来求两个数的最大值,通过定义`max`函数,传入两个整数参数,返回它们之间的最大值。 学习C语言,除了基本语法外,还需要掌握指针、数组、结构体、函数、内存管理等核心概念。同时,良好的编程规范和调试技巧也是必不可少的。对于初学者来说,通过编写简单的程序并逐步增加复杂度,可以有效提高编程技能和理解C语言的精髓。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

神经网络引擎:神经网络的训练与优化,探索高效训练的秘诀,加速人工智能的落地应用

![神经网络引擎](https://img-blog.csdnimg.cn/cabb5b6785fe454ca2f18680f3a7d7dd.png) # 1. 神经网络引擎概述** 神经网络引擎是一种强大的计算架构,专为处理复杂非线性数据而设计。它由大量相互连接的处理单元组成,称为神经元。这些神经元可以学习从数据中提取特征,并执行复杂的决策。 神经网络引擎的结构类似于人脑,它由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收数据,隐藏层处理数据并提取特征,输出层生成预测或决策。神经元之间的连接权重是可学习的,通过训练数据进行调整,以优化网络的性能。 神经网络引擎被广泛应用于各种领域,包括图像识别
recommend-type

flowable的数据库表

Flowable是一个开源的工作流和业务流程管理平台,它主要基于Java构建,用于自动化任务、审批流程等企业应用。在数据库层面,Flowable使用的是H2作为默认数据库(适用于开发环境),但在生产环境中通常会选择更强大的MySQL或PostgreSQL。 Flowable的数据库包含多个核心表,用于存储工作流的数据,如流程定义、实例、任务、用户任务信息以及历史记录等。以下是一些关键的数据库表: 1. **ACT_RE_PROCDEF**: 存储流程定义的信息,包括流程ID、名称、版本等。 2. **ACT_RU_CASE**: 对于决策表(Decision Table)支持,存储case
recommend-type

C语言:掌握求三角形面积与基础编程实例

本篇C语言入门教程讲述了如何利用C语言求解三角形面积。首先,程序使用`#include "math.h"`导入数学库,以便使用`sqrt()`函数来计算面积。在`main()`函数中,用户通过`scanf()`函数输入三角形的三条边长`a`、`b`和`c`。接下来,程序计算半周长`s`,即半边长的三边之和的一半,公式为`s = (a + b + c) / 2`。然后,使用海伦公式计算面积,即`area = sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c))`,其中`s * (s - a)`、`(s - b)`和`(s - c)`分别代表三角形两个较小的两边和它们之间的夹角所对应的线段长度。 C语言在此处展示了其作为高级语言的优势,允许程序员使用相对简洁的代码表示复杂的数学运算,如`y=2x2+3x-1`转换为`area = sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c))`,使得代码更易于理解。此外,C语言的语法灵活,但又有一定限制,使得程序设计者可以高效地实现功能,同时保持较高的程序执行效率。 通过这个例子,初学者可以了解到C语言的基本结构,包括主函数`main()`的使用,变量声明和赋值,以及输入输出的处理。例如,`printf()`函数用于输出结果,`scanf()`用于接收用户的输入。同时,该教程也提到了C语言中的函数,如`max()`函数,虽然在这里没有详细实现,但它展示了C语言支持函数的使用,可以将复杂问题分解为独立可重用的部分。 这篇教程不仅教授了如何求解三角形面积,还展示了C语言的基本结构、输入输出处理以及函数的使用,是学习C语言编程的良好起点。通过实际操作和理解这些核心概念,读者可以逐渐掌握C语言并应用于其他计算问题的解决。