如何在 CSV 文件中导入 csv 格式的邻接矩阵主题标签网络？

Question

我的标签共现网络以 CSV 格式存储为邻接矩阵。

,#A,#B,#C,#D,#E,#F,#G,#H,#I,#J,#K
#A,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0
#B,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0
#C,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0
...

那我用这个页面作为参考Plot NetworkX Graph from Adjacency Matrix in CSV file

我想把这个矩阵导入networkx，我试过了：

import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import genfromtxt
import numpy as np

mydata = genfromtxt('data.csv', delimiter=',')

但我只得到了这个：

print(mydata)
print(type(mydata))

[nan nan]
<class 'numpy.ndarray'>

如何正确导入我的数据，我想使用python管道计算网络中每个节点的度中心性。导入是第一步。

Answer 1

numpy.genfromtxt 函数有一个名为 cmets 的可选参数，默认设置为 "#"。

comments : str, optional
    The character used to indicate the start of a comment.
    All the characters occurring on a line after a comment are discarded

换句话说，numpy 认为您的整个文件包含 cmets 和空行。 您必须重命名行和列标识符，或者必须将 cmets 参数设置为其他值，例如 "*"

Answer 2

您可能会发现将.csv 文件读入pandas 数据框并从中创建图表要简单得多，包括节点名称直接使用：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(s, sep=',')
G = nx.from_pandas_adjacency(df)

使用上述数据框运行示例：

from io import StringIO
s = StringIO('''
#A,#B,#C,#D,#E,#F,#G,#H,#I,#J,#K
#A,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0
#B,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0
#C,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0
''')

df = pd.read_csv(s, sep=',')
G = nx.from_pandas_adjacency(df)
G.edges()
# EdgeView([('#A', '#B'), ('#A', '#C')]) 

数据框已被剪裁到第 3 列，因为数据框必须是方形的。但希望您能看到这种方式会变得更加容易。