Python 如何在Networkx中将节点和边添加到网络分析图中？

我试图学习网络分析，所以我使用希拉里·克林顿的在线电子邮件来了解谁给谁发了电子邮件

我的数据在一本名为hrc_dict的字典中，我有一个发送者和接收者的元组，后面是电子邮件的频率。这是字典的一部分：

{（'Hillary Clinton'，'Cheryl Mills'）：354，（'Hillary Clinton'，'l'）：1，（'Linda Dewan'，'Hillary Clinton'）：1，（'Hillary Clinton'，'Capricia Marshall'）：9，（'Phillip Crowley'，'Hillary Clinton'）：2，（'Cheryl Mills'，'Anne Marie Slaught'）：1}

我正在Jupyter中使用Networkx创建一个图形。我的代码如下：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()

G.add_nodes_from(hrc_dict)

for s, r in hrc_dict:
    G.add_edge((s,r), hrc_dict[(s,r)])

G.add_edge((s,r), hrc_dict[(s,r)])

当我调用nx.Graph（）时，不会输出任何内容；当我调用G.nodes（）时，并不是所有节点都显示出来。我在这里粘贴了一些输出：

[1， 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. “马克·潘”， 10, （“托德·斯特恩”、“希拉里·克林顿”）， 12，]

当我调用G.edges（）时，我得到下面的结果，这似乎是正确的

[（1，（'Hillary Clinton'，'l'），（1，（'Linda Dewan'，'Hillary Clinton'），（1，（'Hillary Clinton'，'Thomas Shannon'），（1，（'Cheryl Mills'，'Anne Marie Slaught'），（1，（'Christopher Butzgy'，'Hillary Clinton'））]

---

有人知道如何将节点正确添加到图形中吗。我假设每个人都需要是一个节点，那么如何分解元组并分别添加名称呢？边缘显示是否正确，或者我是否需要以不同的方式输入它们？

您的问题基本上在这一点上：

G.add_edge((s,r), hrc_dict[(s,r)])

networkx将其解释为“在第一个参数

（s，r）

和第二个参数

hrc_dict[（s，r）]

之间添加一条边”，因此例如

（'Hillary Clinton'，'Cheryl Mills'）：354

成为节点

（'Hillary Clinton'，'Cheryl Mills'）

和节点

354

之间的边。相反，尝试

G.add_edge(s, r, count = hrc_dict[(s,r)])

---

你的问题基本上就在这一点上：

G.add_edge((s,r), hrc_dict[(s,r)])

networkx将其解释为“在第一个参数

（s，r）

和第二个参数

hrc_dict[（s，r）]

之间添加一条边”，因此例如

（'Hillary Clinton'，'Cheryl Mills'）：354

成为节点

（'Hillary Clinton'，'Cheryl Mills'）

和节点

354

之间的边。相反，尝试

G.add_edge(s, r, count = hrc_dict[(s,r)])

---

要将每个人添加为一个节点，还需要从更改

add\u nodes\u的用法

大概是这样的：

srcs, dests = zip(* [(fr, to) for (fr, to) in hrc_dict.keys()])
G.add_nodes_from(srcs+dests)

现在意味着
G.nodes（）
中的节点列表将是：

['Cheryl Mills',
 'Capricia Marshall',
 'Anne-Marie Slaughter',
 'Phillip Crowley',
 'Hillary Clinton',
 'l',
 'Linda Dewan']

（由于networkx将图形存储为字典，因此不会得到任何重复项）

注意：如果使用下面的方法添加边，则无需首先添加节点——但如果由于某种原因，您可能会有没有邻居的节点（或者只有节点很重要的另一个原因），则此代码将执行此操作

然后根据Joel的回答添加边缘；还要注意属性“weight”的使用，这样布局就可以直接利用信息

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

hrc_dict = {('Hillary Clinton', 'Cheryl Mills'): 355, ('Hillary Clinton', 'l'): 1, ('Linda Dewan', 'Hillary Clinton'): 1, ('Hillary Clinton', 'Capricia Marshall'): 9, ('Phillip Crowley', 'Hillary Clinton'): 2, ('Cheryl Mills', 'Anne-Marie Slaughter'): 1}

G = nx.Graph()

# To add the a node for each of the email parties:
srcs, dests = zip(* [(fr, to) for (fr, to) in hrc_dict.keys()])
G.add_nodes_from(srcs + dests)
# (but it isn't needed IF the following method is used
#  to add the edges, since add_edge also creates the nodes if
#  they don't yet exist)

# note the use of the attribute "weight" here
for (s,r), count in hrc_dict.items():
    G.add_edge(s, r, weight=count)

# produce info to draw:
# a) if weight was used above, spring_layout takes 
#    into account the edge strengths
pos = nx.spring_layout(G)

# b) specifiy edge labels explicitly
# method from https://groups.google.com/forum/#!topic/networkx-discuss/hw3OVBF8orc
edge_labels=dict([((u,v,),d['weight'])
             for u,v,d in G.edges(data=True)])

# draw it
plt.figure(1);
nx.draw_networkx(G, pos, with_labels=True)
nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,edge_labels=edge_labels)

plt.axis('equal') # spring weighting makes more sense this way
plt.show()

这就是我们可能看到的：

要将每个人添加为节点，还需要更改
中添加节点的用法

大概是这样的：

srcs, dests = zip(* [(fr, to) for (fr, to) in hrc_dict.keys()])
G.add_nodes_from(srcs+dests)

现在意味着
G.nodes（）
中的节点列表将是：

['Cheryl Mills',
 'Capricia Marshall',
 'Anne-Marie Slaughter',
 'Phillip Crowley',
 'Hillary Clinton',
 'l',
 'Linda Dewan']

（由于networkx将图形存储为字典，因此不会得到任何重复项）

注意：如果使用下面的方法添加边，则无需首先添加节点——但如果由于某种原因，您可能会有没有邻居的节点（或者只有节点很重要的另一个原因），则此代码将执行此操作

然后根据Joel的回答添加边缘；还要注意属性“weight”的使用，这样布局就可以直接利用信息

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

hrc_dict = {('Hillary Clinton', 'Cheryl Mills'): 355, ('Hillary Clinton', 'l'): 1, ('Linda Dewan', 'Hillary Clinton'): 1, ('Hillary Clinton', 'Capricia Marshall'): 9, ('Phillip Crowley', 'Hillary Clinton'): 2, ('Cheryl Mills', 'Anne-Marie Slaughter'): 1}

G = nx.Graph()

# To add the a node for each of the email parties:
srcs, dests = zip(* [(fr, to) for (fr, to) in hrc_dict.keys()])
G.add_nodes_from(srcs + dests)
# (but it isn't needed IF the following method is used
#  to add the edges, since add_edge also creates the nodes if
#  they don't yet exist)

# note the use of the attribute "weight" here
for (s,r), count in hrc_dict.items():
    G.add_edge(s, r, weight=count)

# produce info to draw:
# a) if weight was used above, spring_layout takes 
#    into account the edge strengths
pos = nx.spring_layout(G)

# b) specifiy edge labels explicitly
# method from https://groups.google.com/forum/#!topic/networkx-discuss/hw3OVBF8orc
edge_labels=dict([((u,v,),d['weight'])
             for u,v,d in G.edges(data=True)])

# draw it
plt.figure(1);
nx.draw_networkx(G, pos, with_labels=True)
nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,edge_labels=edge_labels)

plt.axis('equal') # spring weighting makes more sense this way
plt.show()

这就是我们可能看到的：

你能说说你对
G.nodes（）
和
G.edges（）
的输出有什么期望吗？我不太确定。我不熟悉网络分析，但我认为G.nodes（）应该只列出节点，因此Hillary Clinton、Mark Penn等G.Edge（）应该列出频率。你能说一下
G.nodes（）
和
G.Edge（）
的输出是什么吗？我不是很确定。我不熟悉网络分析，但我认为G.nodes（）应该只列出节点，所以Hillary Clinton、Mark Penn等。G.edge（）应该列出频率。当我用G.add_edge（s，r，count=hrc_dict[（s，r）]添加边时，我会得到一个列表，但没有频率数字：[（'Mark Penn'，Hillary Clinton'），（'Brian Greenspun'，Hillary Clinton'），（'Esther Brimmer'，'Hillary Clinton'），（'Lee Feinstein'，'Hillary Clinton'），]仍然没有图形。
G.edges（data=True）
将给出边的列表并包含它们的数据。我不知道“仍然没有图形”是什么意思。当我用G.add_edge（s，r，count=hrc_dict[（s，r）]添加边时，我会得到一个列表，但没有频率编号：[（'Mark Penn'，'Hillary Clinton'），（'Brian Greenspun'，'Hillary Clinton'），（'Esther Brimmer'，'Hillary Clinton'），（'Lee Feinstein'，'Hillary Clinton'），]仍然没有图形。
G.edges（data=True）
将给出边的列表并包含它们的数据。我不知道你所说的“仍然没有图形”是什么意思。