Python:根据数据绘制网络图

Question

我有以下数据集:

firm_id_1 firm_id_2
1         2
1         4
1         5
2         1
2         3
3         2
3         6
4         1
4         5
4         6
5         4
5         7
6         3 ....

我想绘制 firm_id = 1 的网络图。换句话说，我想看到一个图表，显示 firm_id = 1 直接连接到 2、4、5，并通过公司 2 间接连接到 3，通过公司 4 间接连接到 6通过公司 5 连接到 7。换句话说，我绘制了从 firm_id=1 开始到每个节点 (firm_id) 的最短距离。我的数据中有 3000 个节点，我知道公司 1 在不到 9 个顶点中到达所有节点。我怎样才能用 Python 绘制这个图形？

Answer 1

我将从一个名为 NetworkX 的库开始.我不确定我是否理解您正在寻找的所有内容，但我认为这应该足够接近您可以修改它。

该程序将从文本文件 graphdata.txt 中加载数据，按空格分隔，并将该对添加为边。

然后它将计算从 1 到所有节点的最短路径，然后如果距离大于 9 则打印...参见 documentation了解更多详情。

最后，它将使用 spring 布局将图形呈现到名为 mynetwork.png 的文件和屏幕。

3000 个节点可能/可能不需要某些优化。

希望这对您有所帮助!

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

graph = nx.Graph()
with open('graphdata.txt') as f:
    for line in f:
        firm_id_1, firm_id_2 = line.split()
        graph.add_edge(firm_id_1, firm_id_2)

paths_from_1 = nx.shortest_path(graph, "1")
for path in paths_from_1:
    if len(paths_from_1[node]) > 9:
        print "Shortest path from 1 to", node, "is longer than 9"


pos = nx.spring_layout(graph, iterations=200)
nx.draw(graph, pos)
plt.savefig("mynetwork.png")
plt.show()