Python 如何从igraph特征值的结果中得到name属性？

我将边列表导入igraph

数据如下所示

393795446 18215973
393795446 582203919
393795446 190709835
393795446 1093090866
393795446 157780872
393795446 1580109739
393795446 3301748909
393795446 1536791610
393795446 106170345
393795446 9409752

这是推特粉丝的一些东西（来源、目标）

我通过运行此代码导入

from igraph import *
import timeit
twitter_igraph = Graph.Read_Ncol('twitter_edgelist.txt', directed=True)
print twitter_igraph.summary()

IGRAPH DN-- 2869228 6764984 -- 
+ attr: name (v)

导入完成，我可以通过twitter\u igraph.vs.find（name='393795446'）

然而，当我运行特征值计算时，它只返回所有顶点的列表，我不知道如何反向查找以获得twitter id

start = timeit.default_timer()
igraph_eg = twitter_igraph.evcent()
stop = timeit.default_timer()
print 'It takes {} seconds to finish'.format(stop - start)


igraph_eg.sort(reverse=True)
print igraph_eg[:10]

在我对igraph_eg进行排序之后，我可以得到前10个特征值，但我想显示该顶点的

name

属性。如何使用特征值打印顶点的名称

这是我的解决办法

np_vals = numpy.array(igraph_eg)
sorted_eigen = numpy.argsort(np_vals)[::-1][:20]

for eg in sorted_eigen:
    print twitter_igraph.vs.find(eg)['name']

---

这决不是最好的解决方案，但它是有效的。请记住，它将只返回单个节点id，即使多个节点共享相同的特征向量中心性得分

def eigenID(ev, graph):
    '''
    ev - eigenvector centrality value that you're locating
    graph - the graph object that you're looking in
    '''

    g = graph
    evs = g.evcent()
    ids = g.vs['name']

    ev_index = evs.index(ev)
    node_id = ids[ev_index]

    return node_id

如果没有帮助的话，我可以在以后改进它

让我知道。

试试这个：

ids = sorted(range(g.vcount()), key=igraph_eg.__getitem__, reverse=True)
names = g.vs[ids]["name"]

这将按降低特征向量中心度的顺序给出顶点的ID。但是，由于您很可能只对顶部的几个顶点感兴趣，因此使用堆进行部分排序可能会更快：

from heapq import nlargest
ids = nlargest(10, xrange(g.vcount()), key=igraph_eg.__getitem__)
names = g.vs[ids]["name"]

这是针对Python2.x的；如果您使用的是Python3.x，请使用

range

而不是

xrange

值得一提的是，使用

argsort

的基于NumPy的解决方案同样不错，因此您也可以从中使用

sorted\u eigen

，如下所示：

names = g.vs[sorted_eigen]["name"]

请注意，您可以将顶点索引向量直接插入

g.vs[]

以获得具有这些ID的顶点子集