使用 csv 文件作为共现矩阵使用 networkx 绘制图形

Question

我使用 sklearn CountVectorizer 制作了一个共现矩阵并将其保存为 csv 文件。假设它看起来像这样：

  Unnamed: 0  a  b  c  d
0          a  0  1  0  0
1          b  2  0  1  0
2          c  0  1  0  3
3          d  0  0  1  0

使用此数据框作为共现矩阵绘制共现网络的最简单方法是什么？

Answer 1

正如@ALollz 在评论中提到的，您可以使用 G=nx.from_pandas_adjacency(df) 从 pandas 数据框创建一个图表，然后使用 pyvis.network 将其可视化，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
from pyvis.network import Network

# creating a dummy adjacency matrix of shape 20x20 with random values of 0 to 3
adj_mat = np.random.randint(0, 3, size=(20, 20))
np.fill_diagonal(adj_mat, 0)  # setting the diagonal values as 0
df = pd.DataFrame(adj_mat)

# create a graph from your dataframe
G = nx.from_pandas_adjacency(df)

# visualize it with pyvis
N = Network(height='100%', width='100%', bgcolor='#222222', font_color='white')
N.barnes_hut()
for n in G.nodes:
    N.add_node(int(n))
for e in G.edges:
    N.add_edge(int(e[0]), int(e[1]))

N.write_html('./coocc-graph.html')

使用 csv 文件作为共现矩阵使用 networkx 绘制图形

Plotting a graph with neworkx using a csv file as co-occurence matrix

python

networkx

pandas