我在CSV文件中有以下数据,
A,B,50
A,C,34
C,D,55
D,D,80
A,D,90
B,D,78
现在我想创建一个图形,其中A,B,C,D作为节点,第三列编号作为边。我正在使用networkx库。第三列编号显示A,B和A,C等共享的公共项。
我打开并阅读csv文件。
Graphs = nx.Graph()
for row in openedfile:
Graphs.add_node(row[0])
Graphs.add_edge(row[2])
nx.draw_graphviz(Graphs)
上面的代码给了我一个错误。我无法得到正确的答案。
答案 0 :(得分:5)
我不确定我是否理解文件的格式,因为前两列似乎告诉您应该通过边连接的节点,第三列是该边的权重。
假设是这种情况,将边缘的CSV文件加载到NetworkX的更简单方法是使用networkx.read_edgelist
函数。以下是图表的示例(假设它存储在名为"edges.txt"
的文件中):
In [1]: import networkx as nx
In [2]: G = nx.read_edgelist("edges.txt", delimiter=",", data=[("weight", int)])
In [3]: G.edges(data=True)
Out[1]:
[(u'A', u'C', {'weight': 34}),
(u'A', u'B', {'weight': 50}),
(u'A', u'D', {'weight': 90}),
(u'C', u'D', {'weight': 55}),
(u'B', u'D', {'weight': 78}),
(u'D', u'D', {'weight': 80})]
需要注意的重要参数是,您需要将每行的分隔符设置为逗号(","
),并且需要指定存储在第三列中的数据是应该存储的整数使用密钥"weight"
。
然后,您可以使用权重作为边缘标签绘制图形,如下所示:
In [4]: edge_labels = dict( ((u, v), d["weight"]) for u, v, d in G.edges(data=True) )
In [5]: pos = nx.random_layout(G)
In [6]: nx.draw(G, pos)
In [7]: nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels)
In [8]: import matplotlib.pyplot as plt; plt.show()