复杂网络分析之数据准备篇

nodes_data表示节点数据，用来在图中画节点

raw_data中含有共现的相互关系，但是需要进一步的清理规整。

关系图之数据格式

{source： {target： weight}}

source 起点

target 终点

weight 权重（起点到终点次数）

nodes_data = ['a', 'b', 'c', 'd']

raw_data = ['acW', 'aca', 'caE', 'ec', 'cd', 'dc']

nodes_data和raw_data整理成有权有向数据格式如下：

{'a': {'c': 4},

'c': {'a': 4, 'd': 2},

'd': {'c': 2}}

上面的格式即可用来画有权有向图，也可用到无权无向图，还可画有权无向图、无权有向图。

所以数据保存，尽量保存为有权有权有向格式。尽可能保存多的信息，请用有权有向数据格式。

后面所有的关系图数据格式均以有权有向格式为基准。

如何实现有权有向数据格式

nodes_data = ['a', 'b', 'c', 'd']

raw_data = ['acW', 'aca', 'caE', 'ec', 'cd', 'dc']

||

|| ?

\/

{'a': {'c': 4},

'c': {'a': 4, 'd': 2},

'd': {'c': 2}}

这里很难，我估计我今天也说不太清除。这个只能希望大家悟性比我高，在就是运行下，编点简单的数据实验试验下，发现规律，也就懂了。

networkx需要的数据格式

有了上面富有信息量的有向有权格式数据还不行，我们要再将数据微调下，才能使用networkx库。

networkx需要啥数据格式？

data = {'a':{'b':1},
'c':{'a':2},
'e':{'b':3},
'b':{'a':4}}
nodes = {'a','b','c','d','e'}

networkx节点

#首先导入库，解决中文显示问题

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl

#解决显示中文问题
# 指定默认字体
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   

# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  

可见networkx创建节点需要的数据很简单，就是字符串或者列表（集合也可以的）。而且本身nodes数据就是列表，直接就能用到networkx构建节点中来。

但是networkx构建边时候，要用什么样式的呢？

networkx无向边

可见networkx无向边的构建只需要元组或列表数据，但是如何从有权有向格式数据转化为元组或者列表（集合也可以的）数据呢？

data = {'a':{'b':1},
'c':{'a':2},
'e':{'b':3},
'b':{'a':4}}

一、无权无向边

a->b 和b->a是一条边

data的边的集合是{('e', 'b'), ('c', 'a'), ('a', 'b')}

生成无权无向边数据的代码：

二、 有权无向边

a->b和b->a使得 ab共出现5次。

有权无向边应为{('c', 'a', 2), ('a', 'b', 5), ('e', 'b', 3)}

networkx有向边

可见networkx无向边的构建只需要元组或列表数据，但是如何从有权有向格式数据转化为元组或者列表（集合也可以的）数据呢？

data = {'a':{'b':1},
'c':{'a':2},
'e':{'b':3},
'b':{'a':4}}

一、无权有向边

a->b 和b->a是一条边

data的边的集合是{('a', 'b'), ('b', 'a'), ('c', 'a'), ('e', 'b')}

生成无权有向向边数据的代码：

二、有权有向边

[('a', 'b', 1), ('c', 'a', 2), ('e', 'b', 3), ('b', 'a', 4)]

这样更好理解些

weight = data.get(node_k).get(node_v)

其实涉及到有权的边画图，比如让边显示粗细以表示权重大小。这个我还没有实现，主要是刚刚学networkx。不过今天这篇文章的探讨还是很有用的。可以将数据整理成其他绘图软件指定格式。绘制有权图。

写了这么多也不知道大家搞糊涂了没有，反正我写的有点晕！

公众号原文
附有文中所有代码的下载资源

更多内容

文本分析

python居然有情感？？真的吗？？

文本分析之网络关系

自然语言处理库之snowNLP

数说中南大学研究生感情状况及择偶观

用gensim库做文本相似性分析

基于共现发现人物关系的python实现

用python计算两文档相似度

神奇的python

怜香惜玉，我用python帮助办公室文秘

逆天的量化交易分析库-tushare

酷炫的matplotlib

开扒皮自己微信的秘密

8行代码实现微信聊天机器人

使用Python登录QQ邮箱发送QQ邮件

爬虫

初识Python的GUI编程

爬虫实战视频专辑

【视频】手把手教你抓美女~

当爬虫遭遇验证码，怎么办

知易行难

用词云图解读“于欢案”

【视频】于欢案之网民的意见（1）？

【视频】有了selenium，小白也可以自豪的说：“去TMD的抓包、cookie”

【视频】快来get新技能--抓包+cookie,爬微博不再是梦

【视频教程】用python批量抓取简书用户信息

爬豆瓣电影名的小案例（附视频操作）

爬豆瓣电影名的小案例2（附视频操作）

用Python抓取百度地图里的店名，地址和联系方式