python – 从带有行和列标题的csv文件中读取networkx图

2019-08-30 17:59:03 阅读：322 来源： 互联网

我有一个CSV文件,代表图表的邻接矩阵.但是,该文件的第一行是节点的标签,第一列也是节点的标签.如何将此文件读入networkx图形对象？有没有一个整洁的pythonic方式来做到这一点没有黑客攻击？

我到目前为止的审判：

x = np.loadtxt('file.mtx', delimiter='\t', dtype=np.str)
row_headers = x[0,:]
col_headers = x[:,0]
A = x[1:, 1:]
A = np.array(A, dtype='int')

但当然这并没有解决问题,因为我需要图形创建中节点的标签.

数据示例：

Attribute,A,B,C
A,0,1,1
B,1,0,0
C,1,0,0

Tab是分隔符,而不是逗号.

解决方法:

您可以将数据读入结构化数组.可以从x.dtype.names获取标签,然后可以使用nx.from_numpy_matrix生成networkx图：

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

# read the first line to determine the number of columns
with open('file.mtx', 'rb') as f:
    ncols = len(next(f).split('\t'))

x = np.genfromtxt('file.mtx', delimiter='\t', dtype=None, names=True,
                  usecols=range(1,ncols) # skip the first column
                  )
labels = x.dtype.names

# y is a view of x, so it will not require much additional memory
y = x.view(dtype=('int', len(x.dtype)))

G = nx.from_numpy_matrix(y)
G = nx.relabel_nodes(G, dict(zip(range(ncols-1), labels)))

print(G.edges(data=True))
# [('A', 'C', {'weight': 1}), ('A', 'B', {'weight': 1})]

nx.from_numpy_matrix有一个create_using参数,您可以使用该参数指定要创建的networkx Graph的类型.例如,

G = nx.from_numpy_matrix(y, create_using=nx.DiGraph())

使G成为DiGraph.

标签：python,csv,networkx
来源： https://codeday.me/bug/20190830/1769648.html

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