图形中的实体及其属性是Neo4j数据库中读取的，但其中节点的属性不相同，如何利用

如果图形中的实体及其属性是从Neo4j数据库中读取的，但其中节点的属性不相同，我们可以使用neo4j-driver包来连接Neo4j数据库，并使用Cypher查询语言来获取节点和边的信息。以下是Python代码示例：

from neo4j import GraphDatabase
import networkx as nx
import numpy as np

# 定义Neo4j数据库连接信息
uri = "bolt://localhost:7687"
username = "neo4j"
password = "password"

# 连接Neo4j数据库
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password))

# 定义一个函数，用于将Cypher查询结果转换为无向图
def graph_from_cypher(tx, query):
    results = tx.run(query)
    G = nx.Graph()

    # 添加节点
    for record in results:
        node_id = record['n'].id
        node_attrs = record['n'].properties
        G.add_node(node_id, **node_attrs)

    # 添加边
    results = tx.run(query)
    for record in results:
        node1_id = record['n1'].id
        node2_id = record['n2'].id
        G.add_edge(node1_id, node2_id)

    return G

# 定义一个Cypher查询语句，用于获取节点和边的信息
query = """
MATCH (n)-[]-(m)
RETURN n, m
"""

# 获取无向图
with driver.session() as session:
    G = session.read_transaction(graph_from_cypher, query)

# 获取邻接矩阵和特征矩阵
adj_matrix = nx.adjacency_matrix(G).toarray()
feature_matrix = np.array([list(node.values()) for node in G.nodes(data=True)])

print("邻接矩阵：")
print(adj_matrix)
print("特征矩阵：")
print(feature_matrix)

使用以上代码，我们可以连接Neo4j数据库，执行Cypher查询语句，将查询结果转换为无向图，并获取邻接矩阵和特征矩阵。其中，`graph_from_cypher()`函数用于将Cypher查询结果转换为无向图，`query`变量存储了Cypher查询语句。特征矩阵中的每一行表示一个节点的属性信息，第一列为节点名称，后面的列为节点属性。如果属性信息不同，可以将其存储在Neo4j数据库中，然后使用Cypher查询语言获取。