python通过datafram权值矩阵创建netdrawx的图

要使用Python中的pandas库的DataFrame来创建权值矩阵，并使用netdrawx库来创建图形。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import netdrawx as ndx

# 创建一个DataFrame来表示权值矩阵
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [1, 0, 3], 'C': [2, 3, 0]}, index=['A', 'B', 'C'])

# 创建一个空的netdrawx图形对象
g = ndx.Graph()

# 添加节点
for node in df.columns:
    g.add_node(node)

# 添加边和权值
for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[1]):
        if df.iloc[i, j] > 0:
            g.add_edge(df.columns[i], df.columns[j], weight=df.iloc[i, j])

# 绘制图形
ndx.draw(g)

在这个示例中，我们首先使用pandas库的DataFrame创建了一个权值矩阵，然后使用netdrawx库创建了一个空的图形对象。接下来，我们添加了所有的节点和边，并将权值添加到边上。最后，我们使用`ndx.draw()`函数绘制图形。

注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的数据和需求进行修改和定制化。

相关问题

python通过datafram权值矩阵创建netdrawx的双向有权图

可以使用NetworkX库创建双向有权图，然后从dataframe中读取权值矩阵，将其添加到图中。

以下是一个示例代码：

import networkx as nx
import pandas as pd

# 创建空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 读取权值矩阵
weights_df = pd.read_csv('weights.csv', index_col=0)

# 添加节点
for node in weights_df.index:
    G.add_node(node)

# 添加边和权值
for i, row in weights_df.iterrows():
    for j, weight in row.iteritems():
        if weight != 0:
            G.add_edge(i, j, weight=weight)
            G.add_edge(j, i, weight=weight)

# 可以将图绘制出来查看
nx.draw(G, with_labels=True)

# 也可以输出节点和边的信息
print('Nodes: ', G.nodes)
print('Edges: ', G.edges.data())

其中，`weights.csv`是一个包含权值矩阵的文件，格式如下：

,Node1,Node2,Node3
Node1,0,1,2
Node2,1,0,3
Node3,2,3,0

输出结果如下：

Nodes:  ['Node1', 'Node2', 'Node3']
Edges:  [('Node1', 'Node2', {'weight': 1}), ('Node1', 'Node3', {'weight': 2}), ('Node2', 'Node1', {'weight': 1}), ('Node2', 'Node3', {'weight': 3}), ('Node3', 'Node1', {'weight': 2}), ('Node3', 'Node2', {'weight': 3})]

这个图包含三个节点，六条边，每条边都有一个权值。

通过csv的权值矩阵直接生产netdrawx的graph

可以使用Python中的pandas和networkx库来实现。

首先，读入csv文件并将其转换为pandas DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('matrix.csv', index_col=0)

接着，将DataFrame转换为权值字典：

weights = df.to_dict('index')

然后，使用networkx库创建图并添加节点和边：

import networkx as nx

G = nx.Graph()

# 添加节点
for node in df.index:
    G.add_node(node)

# 添加边
for source, targets in weights.items():
    for target, weight in targets.items():
        G.add_edge(source, target, weight=weight)

最后，使用netdrawx库将图渲染为可视化图形：

import netdrawx as ndx

# 渲染图形
ndx.draw(G)

完整代码如下：

import pandas as pd
import networkx as nx
import netdrawx as ndx

# 读入csv文件
df = pd.read_csv('matrix.csv', index_col=0)

# 转换为权值字典
weights = df.to_dict('index')

# 创建图并添加节点和边
G = nx.Graph()

for node in df.index:
    G.add_node(node)

for source, targets in weights.items():
    for target, weight in targets.items():
        G.add_edge(source, target, weight=weight)

# 渲染图形
ndx.draw(G)