Karate club数据集

该数据集包含了一个虚构的“Karate Club”的成员数据，这个俱乐部拥有34名成员，其中包括一个教练。这些成员之间的关系是通过他们在俱乐部中打拳击比赛的胜负记录来确定的。数据集中的每一行都包含了两个成员之间的胜负关系。

数据集包含两个文件：

1. karate.csv：包含了成员之间的胜负记录，每一行包含了两个成员的编号和他们之间的胜负关系。

2. karate.gml：以GML格式存储的网络图，包含了成员之间的胜负关系以及成员的一些属性信息，如姓名、性别等。

以下是karate.csv数据集的前五行：

1,2
1,3
1,4
1,5
1,6

以下是karate.gml数据集的前五行：

graph [
  directed 0
  node [
    id 1
    label "Mr. Hi"
    sex "M"
  ]
  node [
    id 2
    label "Mike"
    sex "M"
  ]
  node [
    id 3
    label "John A"
    sex "M"
  ]
  node [
    id 4
    label "John B"
    sex "M"
  ]
  node [
    id 5
    label "Chris"
    sex "M"
  ]
]

相关问题

nx.karate_club_graph()如何查看这个数据集具体信息

要查看 `nx.karate_club_graph()` 数据集的具体信息，可以使用 `networkx` 库提供的方法。下面是一个示例代码，可以输出该数据集的节点数、边数、节点列表、边列表等信息：

import networkx as nx

# 加载 karate_club_graph 数据集
G = nx.karate_club_graph()

# 输出节点数和边数
print("Number of nodes:", G.number_of_nodes())
print("Number of edges:", G.number_of_edges())

# 输出节点列表
print("List of nodes:", list(G.nodes))

# 输出边列表
print("List of edges:")
for edge in G.edges:
    print(edge)

输出结果如下：

Number of nodes: 34
Number of edges: 78
List of nodes: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33]
List of edges:
(0, 1)
(0, 2)
(0, 3)
(0, 4)
...
(31, 33)
(32, 33)

注意，`networkx` 库中还提供了很多其他的方法，可以用于对数据集进行可视化、节点属性和边属性的操作等。如果需要进一步了解，可以查看 `networkx` 官方文档。

nx.karate_club_graph（）如何查看这个数据集可视化

要查看 `nx.karate_club_graph()` 数据集的可视化，可以使用 `networkx` 库提供的绘图函数。下面是一个示例代码，可以将该数据集绘制成一个图形：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 karate_club_graph 数据集
G = nx.karate_club_graph()

# 绘制图形
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

运行上述代码后，会显示出一个图形，其中每个节点表示一个成员，每条边表示两个成员之间有联系。具体样式可以根据需要进行调整。例如，可以使用 `pos` 参数控制节点的位置，使用 `node_color` 参数控制节点的颜色，使用 `edge_color` 参数控制边的颜色等。如果需要进一步了解，可以查看 `networkx` 官方文档。