python根据excel表格绘制网络图

可以使用Python中的pandas、networkx和matplotlib库来根据Excel表格绘制网络图。以下是一个简单的例子：

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

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()

# 循环添加节点和边
for index, row in df.iterrows():
    G.add_edge(row['Source'], row['Target'], weight=row['Weight'])

# 绘制有向加权图
pos = nx.spring_layout(G)
edges = G.edges()
weights = [G[u][v]['weight'] for u,v in edges]
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=edges, width=weights)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)

# 显示图像
plt.show()

这里假设Excel表格中有三列数据：Source、Target和Weight，分别表示边的起点、终点和权重。可以根据实际需要调整列名和读取方式。另外，同样可以根据需要调整节点和边的大小、形状、颜色等参数。

相关问题

Python读取Excel表中的数据并绘制成社交网络图

以下是使用Python中的pandas、networkx和matplotlib库实现从Excel表中读取数据并绘制成社交网络图的示例代码：

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

# 读取Excel表中的数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# 创建空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点和边
for i, row in df.iterrows():
    source = row["Source"]
    target = row["Target"]
    weight = row["Weight"]
    G.add_edge(source, target, weight=weight)

# 设置节点的位置
pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50)

# 绘制节点和边
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color="lightblue", node_size=1000)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=16)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color="gray")

# 绘制边的权重
edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight")
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels, font_size=12)

# 显示图像
plt.axis("off")
plt.show()

在上述示例中，我们首先使用pandas库读取Excel表中的数据，并创建了一个空的有向图。接着，我们遍历表格中的每一行，将“Source”和“Target”列中的节点作为有向边的起点和终点，将“Weight”列中的值作为有向边的权重，添加到有向图中。然后，我们使用`nx.spring_layout()`函数设置节点的位置，并使用`nx.draw_networkx_nodes()`、`nx.draw_networkx_labels()`和`nx.draw_networkx_edges()`函数绘制了节点和边。最后，我们使用`nx.get_edge_attributes()`函数获取边的权重，并使用`nx.draw_networkx_edge_labels()`函数绘制边的权重。你可以根据自己的需求修改节点和边的属性，以及图像的布局方式和样式。

请给我一段用python写的RBP神经网络代码，解决用变量phi,变量r拟合变量ld的问题，实际的变量phi、r、ld从excel表格中读取，数据需要归一化处理，数据需要划分为训练集和测试集，要求绘制变量ld的实际值与预测值的对比图和训练误差下降曲线，尽量不要出现变量维度方面的错误。

好的，下面是一个使用纯Python实现的RBP神经网络代码，包括了变量phi、变量r拟合变量ld的问题，实际的变量phi、r、ld从excel表格中读取，数据需要归一化处理，数据需要划分为训练集和测试集，同时绘制了变量ld的实际值与预测值的对比图和训练误差下降曲线：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_excel("RNN数据.xls")
phi = np.array(data["r"])
r = np.array(data["phi"])
ld = np.array(data["ld"])

# 归一化处理
phi = (phi - np.mean(phi)) / np.std(phi)
r = (r - np.mean(r)) / np.std(r)
ld = (ld - np.mean(ld)) / np.std(ld)

# 划分训练集和测试集
train_num = int(len(phi) * 0.7)
phi_train, phi_test = phi[:train_num], phi[train_num:]
r_train, r_test = r[:train_num], r[train_num:]
ld_train, ld_test = ld[:train_num], ld[train_num:]

# 定义RBF函数
def rbf(x, c, s):
    return np.exp(-1 / (2 * s**2) * (x-c)**2)

class RBFNet(object):
    def __init__(self, k=10, lr=0.01, epochs=100):
        self.k = k
        self.lr = lr
        self.epochs = epochs
        self.center = None
        self.W = None
    
    def fit(self, X, y):
        # 随机选择k个中心点
        idx = np.random.choice(len(X), self.k)
        self.center = X[idx]
        
        # 计算每个样本到中心点的距离
        d = np.zeros((len(X), self.k))
        for i in range(len(X)):
            for j in range(self.k):
                d[i][j] = np.sqrt((X[i][0]-self.center[j][0])**2 + (X[i][1]-self.center[j][1])**2)
        
        # 随机初始化权重
        self.W = np.random.randn(self.k)
        
        # 迭代训练
        errors = []
        for epoch in range(self.epochs):
            for i in range(len(X)):
                # 前向传播
                a = np.zeros((self.k))
                for j in range(self.k):
                    a[j] = rbf(d[i][j], 0, 1)
                y_pred = np.dot(a, self.W)
                
                # 反向传播
                error = y_pred - y[i]
                self.W -= self.lr * error * a
                
            errors.append(np.mean(np.square(y - self.predict(X))))
            
        # 绘制训练误差下降曲线
        plt.plot(errors)
        plt.title("Training Error")
        plt.xlabel("Epoch")
        plt.ylabel("MSE")
        plt.show()
        
    def predict(self, X):
        y_pred = []
        for i in range(len(X)):
            a = np.zeros((self.k))
            for j in range(self.k):
                d = np.sqrt((X[i][0]-self.center[j][0])**2 + (X[i][1]-self.center[j][1])**2)
                a[j] = rbf(d, 0, 1)
            y = np.dot(a, self.W)
            y_pred.append(y)
        return np.array(y_pred)

# 创建RBF神经网络
rbfnet = RBFNet()

# 训练模型
X_train = np.column_stack((phi_train, r_train))
y_train = ld_train.reshape(-1, 1)
rbfnet.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
X_test = np.column_stack((phi_test, r_test))
y_test = ld_test.reshape(-1, 1)
y_pred = rbfnet.predict(X_test)

# 绘制实际值与预测值的对比图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.title("Actual vs Predicted")
plt.xlabel("Actual")
plt.ylabel("Predicted")
plt.show()

需要注意的是，这里假设输入特征只有两个phi和r，如果有其他特征需要在代码中进行相应的修改。同时，也需要根据实际情况来调整RBF神经网络中的超参数，如中心点数量k、学习率lr和迭代次数epochs等。