如何使用Python可视化社交网络
我需要定义一个，分析它，然后画出来。我既可以手工绘制，也可以手工分析（计算各种指标）。但我不想重新发明轮子 我曾尝试使用matplotlib，但我需要以交互方式使用它，并在几行中告诉它如何加载数据，然后调用一个渲染函数，该函数将图形渲染为SVG 如何以所述方式可视化社交网络 是一个非常强大和灵活的Python库，用于处理网络图。定向和无向连接可用于连接节点。可以通过添加节点和连接节点的边来构建网络，或者只需列出边对（将自动创建未定义的节点）。创建节点（和边）后，可以使用任意标签对其进行注释 尽管networkx可用于可视化网络（请参阅文档），但您可能更喜欢使用网络可视化应用程序，如Gephi（可从获得）。networkx支持多种导入和导出格式。如果使用GraphML等格式导出网络，则可以轻松地将导出的文件加载到Gephi中并在其中进行可视化如何使用Python可视化社交网络,python,graph,social-graph,Python,Graph,Social Graph,我需要定义一个，分析它，然后画出来。我既可以手工绘制，也可以手工分析（计算各种指标）。但我不想重新发明轮子 我曾尝试使用matplotlib，但我需要以交互方式使用它，并在几行中告诉它如何加载数据，然后调用一个渲染函数，该函数将图形渲染为SVG 如何以所述方式可视化社交网络 是一个非常强大和灵活的Python库，用于处理网络图。定向和无向连接可用于连接节点。可以通过添加节点和连接节点的边来构建网络，或者只需列出边对（将自动创建未定义的节点）。创建节点（和边）后，可以使用任意标签对其进行注释 尽管
import networkx as nx
G=nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(1,4),(3,4)])
G
>>> <networkx.classes.graph.Graph object at 0x128a930>
G.nodes(data=True)
>>> [(1, {}), (2, {}), (3, {}), (4, {})]
G.node[1]['attribute']='value'
G.nodes(data=True)
>>> [(1, {'attribute': 'value'}), (2, {}), (3, {}), (4, {})]
nx.write_graphml(G,'so.graphml')
将networkx导入为nx
G=nx.Graph（）
G.从（[（1,2）、（1,3）、（1,4）、（3,4）]中添加边
G
>>>
G.节点（数据=真）
>>> [(1, {}), (2, {}), (3, {}), (4, {})]
G.node[1]['attribute']='value'
G.节点（数据=真）
>>>[（1，{'attribute'：'value'}），（2，{}，（3，{}，（4，{}）]
nx.write_graphml（G，'so.graphml'）
nx.write_graphml(G,'my_file.gml')
然后，在Cytoscape中单击“来自网络文件”，并选择您的gml文件。在这里，您也可以更改样式。有三个答案提到Networkx和Gephi，但没有人提到。主要的区别在于，算法是用C++实现的，与NETWorkX.<／P>相比。 此外，它还包括可视化。从网站： 使用各种算法和工具方便地绘制图形 输出格式（包括到屏幕）。图形工具有自己的功能 布局算法和基于 cairo和GTK+，但它也可以作为一个非常舒适的界面工作 到优秀的graphviz包装 这里有一个简单的例子（还有很多）： （政治博客网络的块分区） 以及它的代码：
>>> g = gt.collection.data["polblogs"]
>>> g = gt.GraphView(g, vfilt=gt.label_largest_component(gt.GraphView(g, directed=False)))
>>> state = gt.BlockState(g, B=g.num_vertices(), deg_corr=True)
>>> state = gt.multilevel_minimize(state, B=2)
>>> gt.graph_draw(g, pos=g.vp["pos"], vertex_fill_color=state.get_blocks(), output="polblogs_agg.pdf")
<...>
>g=gt.collection.data[“polblogs”]
>>>g=gt.GraphView（g，vfilt=gt.label_最大_组件（gt.GraphView（g，directed=False）））
>>>state=gt.BlockState（g，B=g.num_顶点（），deg_corr=True）
>>>状态=gt.多级_最小化（状态，B=2）
>>>gt.graph\u draw（g，pos=g.vp[“pos”]，vertex\u fill\u color=state.get\u blocks（），output=“polblogs\u agg.pdf”）
最近这里发生了很多事情是一个库，致力于在Python中实现网络的简单、可复制的交互式可视化（免责声明：我是贡献者）
另请查看，如果您想将网络导出为html，则最好使用这种方法。在堆栈溢出时，强烈建议不要使用仅链接的答案。相反，我想包括一个将Cytoscape用于社交网络的基本示例。对不起，drs。但我刚刚完成了其他答案。我会更好。如何通过ajax调用将这个n/w图提取到html？
output=“polblogs\u agg.pdf”htmldivfmt:Output file format。可能的值有“auto”、“ps”、“pdf”、“svg”和“png”。如果值为“auto”，则根据输出参数猜测格式。