来自numpy或pandas邻接矩阵的igraph图 - python

我有一个存储为pandas.DataFrame的邻接矩阵:

node_names = ['A', 'B', 'C']
a = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,1,1],[4,0,2]],
    index=node_names, columns=node_names)
a_numpy = a.as_matrix()

我想根据igraph.Graph或pandas邻接矩阵创建numpy。在理想的世界中，节点将按预期命名。

这可能吗？ The tutorial在此问题上似乎保持沉默。

参考方案

在igraph中，您可以使用 igraph.Graph.Adjacency 从邻接矩阵创建图形，而不必使用zip。使用加权邻接矩阵并将其存储在np.array或pd.DataFrame中时，需要注意一些事情。

igraph.Graph.Adjacency不能将np.array作为参数，但这可以使用 tolist 轻松解决。

邻接矩阵中的整数被解释为节点之间的边数而不是权重，这是通过使用邻接作为布尔值来解决的。

有关如何执行此操作的示例:

import igraph
import pandas as pd

node_names = ['A', 'B', 'C']
a = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,1,1],[4,0,2]], index=node_names, columns=node_names)

# Get the values as np.array, it's more convenenient.
A = a.values

# Create graph, A.astype(bool).tolist() or (A / A).tolist() can also be used.
g = igraph.Graph.Adjacency((A > 0).tolist())

# Add edge weights and node labels.
g.es['weight'] = A[A.nonzero()]
g.vs['label'] = node_names  # or a.index/a.columns

您可以使用 get_adjacency 通过以下方式重建邻接数据框:

df_from_g = pd.DataFrame(g.get_adjacency(attribute='weight').data,
                         columns=g.vs['label'], index=g.vs['label'])
(df_from_g == a).all().all()  # --> True

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