python与gephi结合,生成与读取gexf文件,达到固定位置上多图显示

Python - 基于共现提取绘制《流浪地球》人物关系(Gephi) 文章目录Python - 基于共现提取绘制《流浪地球》人物关系(Gephi) Python - 基于共现提取绘制《流浪地球》人物关系(Gephi)  前不久看了一部令我为之震撼的电影《流浪地球》,这部电影让我看到了国产科幻影视的曙光,在满怀激动的心情下借着这部电影 阅读详情

因为工作需要,有个奇葩需求。将不同网络图中的节点位置固定,以便于肉眼对比。

这里主要解决一下几个问题:

(1)如何获取gephi网络图的节点位置

(2)如何输出gephi图的节点位置

(3)如何在生成新图时保证节点与旧图的位置保持一致。

这里要明确一点,既然是画出了图结构,那么节点在图中的位置上理论上是存在坐标的,不管是何种坐标形式。

为了解决以上问题,首先要查看gephi是否可以查看节点坐标位置,这里可以实现。(概览中,编辑节点属性,可以看到位置xyz具体信息);

下一步确认能否将该图保持成python可读文件。(文件,输出,可以选择输出为图文件,文件的类型为gexf格式类型)

看到gexf想到networkX库能够处理图结构文件,经过查阅,发现果然networkX可以很好的处理gexf文件。但由于gephi版本过高直接读取导出的gexf文件会报错,修改方式如下:

用notepad打开gexf文件,将其中首部的版本信息<gexf> 中的内容直接替换成

<gexf version="1.2" xmlns="http://www.gexf.net/1.2draft" 
xmlns:viz="http://www.gexf.net/1.2/viz" 
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
xsi:schemaLocation="http://www.gexf.net/1.2draft 
http://www.gexf.net/1.2draft/gexf.xsd">

就可解决问题。

至此,解决了python读写gexf文件的问题。

最后需要解决的问题就是如何生成多个gexf文件,只改变数值而不改变其他属性(包括位置,颜色,大小)

尝试了两种方案,发现了只有一种可行。

第一方案,生成第一个gephi图以后,调整布局,固定位置后,输出成gexf文件,读取文件中所有节点的位置信息,通过python程序,提取出位置信息,以属性形式加入到csv文件中,期望能够固定文件位置。

由于加了位置信息的csv文件读取后,并未固定位置,所以这一方案失败。

第二方案,直接生成gexf文件,然后用gephi加载输出图文件。先将所要画的图数据全部读取,生成不同的工作区,并对每个工作区进行输出gexf文件。然后,固定一个gexf文件布局后,读取gexf中节点位置信息,并用该信息来修改其他gexf中节点位置信息。这样就实现了不同gexf文件中节点和位置信息的统一固定。(注意:这里生成多个gexf时要注意设置节点颜色一样)

最后,我们采用第二方案,解决了gephi多图节点位置固定问题。

Gephi教程——基本操作 Gephi教程——基本操作 1 整体预览 1.1 概览、数据资料与预览 在Gephi的整个主界面,可以看到三个大的按钮,分别为概览,数据资料和预览。如下图所示: 其中单击概览之后,会切换到图形的可视化的编辑页面。 单击数据资料,可以切换到对于构建当前图的原始数据的页面,在可视化的过程中,很多情况下需要对于原始构建该图的数据进行操作。比如,删除,替换等操作。原始数据在数据资料中是以表格的方式进行呈现,用户可以直接对表格中的数据进行操作。为了便于展示,我随机生成了一个随机图,如下图所示: 对于上图,我们可 阅读详情

相关推荐

Androguard:Android安全分析的Python框架与自动化实战指南

在移动安全领域,静态分析是理解应用行为、识别潜在风险的基础技术。其核心原理是通过解析应用安装包(如APK)的字节码和资源文件,在不运行程序的情况下,分析代码逻辑、数据流和组件交互。这项技术的价值在于能够高效、自动化地筛查海量样本,发现配置漏洞、敏感权限滥用和恶意代码模式。典型的应用场景包括恶意软件检测、隐私合规审计和漏洞挖掘。本文聚焦于Android平台,深入探讨如何利用Python开源框架Androguard进行深度静态分析。该框架将APK内部结构完全对象化,支持通过编写脚本实现定制化分析任务,例如批量提

weixin_34197488的博客 410

python调用gephi_利用Python和Gephi制作人物关系网络图

写在前面:本文是学习实验楼《Python 基于共现提取人物关系》这一课后的总结,博主仅做了一些微小的改动,大家可以点击这里跳转学习。开门见山,先亮结果。我用这种方法制作了《龙族3·黑月之潮(下)》的人物关系网络图,如下图所示:这个图是用Gephi生成的,关于Gephi使用的教程有很多,大家去这里学习。图形可以由软件自动生成,但是数据得需要我们自己准备。要画出这种关系图,我们需要给Gephi输入两种...

weixin_39923262的博客 4656

GLM-5.1国产大模型8小时持续推理技术解析

大语言模型的长时稳定推理能力,是衡量其工程落地价值的核心指标。不同于传统Benchmark关注单次响应质量,真实办公场景更依赖模型在长时间、多轮次、高上下文下的状态一致性与资源可控性。GLM-5.1通过KV Cache分块预分配、动态稀疏计算调度和原子化状态持久化三大关键技术,首次在消费级显卡(如RTX 4060)上实现128K上下文下的8小时无中断推理,显著提升中文长文本理解与生成的可靠性。该能力直接支撑法律文书协写、学术文献脉络建模、企业知识中枢等需强上下文保真与过程可溯的垂直应用,标志着开源大模型从‘

weixin_33671935的博客 413

用pygexf生成一个简单的gexf文件格式的文件

首先需要下载gexf包,但是这个包比较古老,如果不换源的话直接onda或者pip安装是行不通的的,因此执行下面这个命令安装pygexf pip install pygexf -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 执行了这步,在python模式下输入 import gexf 像我这样没有报错就是对的,然而只要你用的是python3肯定会报错,所以需要做一些改动 打开python下site-packages 文件夹

qq_42103298的博客 1013

图可视化工具Gephi使用教程

网络图绘制软件Gephi的教程(有向网络和无向网络的绘制学习笔记)

D_Ddd0701的博客 2万+

[Python知识图谱] 四.Python和Gephi实现中国知网合作关系知识图谱

该系列文章主要讲解知识图谱或关系图谱的构建方法,前文介绍了Neo4j图数据库和Jieba、PyLTP的基本用法。本篇文章主要采用Python和Gephi构建中国知网某个领域的作者合作关系和主题词共现的知识图谱,重点阐述了一种可操作的关系图谱构建方法,可用于论文发表、课程或企业可视化展示等。其基本步骤如下:1.在中国知网搜索“清水江”关键词,并导出论文Excel格式。2.使用Python处理文本,获取作者合作的共现矩阵及三元组。3.Gephi导入CSV节点及边文件,并构建关系图谱。

杨秀璋的专栏 2万+

Python NetworkX 图论建模可视化:从非赋权、赋权到有向图绘制全攻略

图论是描述复杂系统关系的基础数学模型,广泛应用于社交网络、交通规划、知识图谱等领域。其核心原理是通过节点和边抽象实体与关系,进而利用图算法(如最短路径、社区发现)挖掘隐藏模式。可视化作为图分析的关键环节,能将抽象结构转化为直观图形,极大提升模型验证与沟通效率。Python的NetworkX库结合Matplotlib,提供了从图创建、算法计算到可视化绘制的完整工具链,尤其擅长处理非赋权图、赋权图(加权图)及有向图。通过灵活运用力导向、环形等布局算法,以及对边权进行粗细、颜色编码,开发者能高效生成可用于数学建模

weixin_34232744的博客 402

Gephi中文教程

Gephi中文教程,可以看一下,中文的,嗯,大概差不多了

NetworkX图论建模实战:从最短路径到网络中心性分析

图论是研究网络结构关系的数学分支,通过节点和边抽象表示实体及其连接。其核心原理在于运用图模型描述复杂系统的拓扑关系,进而通过算法分析网络特性。这一技术价值在于能够将社交网络、交通路网、知识图谱等实际问题转化为可计算模型,广泛应用于路径规划、关键节点识别和连通性分析等场景。在工程实践中,Python的NetworkX库提供了强大的图论算法实现与可视化工具,例如Dijkstra算法可用于求解带权图的最短路径问题,而介数中心性分析则能有效识别网络中的关键枢纽。本文以电工杯数学建模竞赛中的区域网络分析为背景,深入探

weixin_30236595的博客 406

为 Python 和 NetworkX 实现的最快 Gephi 的 ForceAtlas2 图形布局算法_python_代码

用于 Python 的 ForceAtlas2 Gephi 的 Force Atlas 2 布局算法移植到 Python 2 和 Python 3(带有 NetworkX 和 igraph 的包装器)。这是可用的最快的 python 实现,大多数功能都已完成。它还支持 Barnes Hut 近似以实现最大加速。 ForceAtlas2 是一种非常快速的力导向图布局算法。它用于在 2D 中对加权无向图进行空间化(边权重定义连接的强度)。该实现基于本文和相应的gephi-java-code。与 networkx 的 fruchterman reingold 算法(弹簧布局)相比,它非常快,并且可以很好地扩展到大量节点(>10000) 如果您从源代码构建,强烈建议使用 Cython,因为它会根据图表加速 10-100 倍

手机耳机麦克风(ECM)电路设计实战:从差分走线到射频干扰滤波,一个电阻引发的灵敏度问题

本文深入探讨了手机耳机麦克风(ECM)电路设计中的关键问题,从差分走线到射频干扰滤波,特别关注了一个电阻引发的灵敏度问题。通过实际案例分析,详细解析了ECM麦克风工作原理、偏置电阻选型、差分信号传输设计以及射频干扰抑制策略,为工程师提供了实用的设计指南和优化建议。

weixin_42563415的博客 244

【数据可视化】使用Python + Gephi,构建中医方剂关系网络图!

在这篇文章中,我们将使用Python制作节点和边的数据,然后在Gephi中绘制出方剂的网络图。

未来就在脚下。 3487

深入解析PCIe Retimer:工作原理与典型应用场景

本文深入解析了PCIe Retimer的工作原理与核心价值。作为高速信号的中继再生器,Retimer通过时钟数据恢复和信号再生技术,有效解决长距离或复杂通道中的信号衰减与完整性问题,从而极大地扩展了PCIe链路的有效传输距离。文章详细阐述了其内部架构、自动与手动两种工作模式,并重点介绍了在长距离板间互连、复杂背板设计等典型应用场景中的关键作用。

weixin_29195615的博客 512

gexf

gexf基本介绍GEXF (Graph Exchange XML Format) 是一种描述复杂网络的语言,包括复杂网络的结构,数据等等。最初是由Gephi项目2007年确立。 PS: - 【使用范围】只是适用于图的表示。这也是其优势所在的地方。 - 【xml特性】Gexf是XML的一种形式,只不过加入了一些限制,使其更加适用于图的表示。但是我们也不能忘记它的xml特性,因此,要按照一定的

课桌 9247

在ubuntu上安装FastSufer【本机安装】

其实说是安装,只需要将文件下载并解压即可。推荐教程注意版本:在下面这个网址根据你的操作系统找到最新的版本安装。比如我的操作系统为Ubuntu 20.04.5,因此我安装ubuntu20-7.4.1的freesurfer打开~/.bashrc在~/.bashrc文件中添加以下三行关闭~/.bashrc更新~/.bashrc安装tcsh注意每次进入终端使用freesurfer时需要输入FREESURFER_HOME路径根据freesurfer的文件夹所在位置自己修改。

Xingwen_future的博客 2009

QGC 转发RTSP流 到RTMP服务器

需求: QGC安卓版在接收摄像机RTSP视频流的时候,需要将视频推送到指定的RTMP服务器。 分析: QGC在处理音视频的时候使用了GStreamer这套框架,本身这套框架是跨平台的,所以无需关系环境,只要想到相应位置,添加对应功能代码,然后配置好安卓端的依赖库即可。 添加位置: GstVideoReceiver.cpp -》start函数负责音视频的流的播放,只需在此处添加上封装好的推流函数即可。 同理在stop中添加停止推流功能。 方便起见,可在界面上配置rtmp的推流地.

qthello 2325

No <graph> element in GEXF file 报错信息, networkx无法打开gexf文件

问题描述 从师弟那边拿的gexf文件, 结果想用networkx进行read_gexf()却报错 错误信息如下 问题解决 原因在于gexf文件的版本太高了 这是我之前用的版本 而这是师弟给我的版本 对此的解决办法是修改版本 将gexf文件用txt或者notepad++或者whatever打开 将其中首部的版本信息 <gexf xmlns="http://www.gexf.net/1.3" version="1.3" xmlns:viz="http://www.gexf.net/1.3/viz"

或左的博客 809

GEE——土地利用分类之监督分类

利用GEE做监督分类,以武汉市为例。 训练器我们选择随机森林;数据选择Landsat-8;训练样本使用的是GEE提供的一种,它把地表分为三类:水体、植被和城市用地。 选择训练样本 用要素集来标记训练样本。每个要素都有一个landcover 的属性,0表示城市用地,1表示植被,2表示水体。 对影像进行分类 其中一部分进行分类器的训练,还有一部分留下来做精度验证。 输出影像及混淆矩阵 print(LABEL_DATA); var wuhan = ee.FeatureCollection('users/

qq_41600680的博客 1万+

Gephi简易学习[一]———— Gephi安装,并了解Gephi

1.安装Gephi 首先安装JRE,jre-8u121-windows-x64 然后安装Gephi软件,gephi-0.9.1-windows 链接地址(含有接下来所有需要处理的数据):   链接:https://pan.baidu.com/s/1HMfymQ7SgAQQT3pKsxhrrg 密码:487f    2了解Gephi       我们接下来将通过实例重...

qq_963157144的博客 4816

YOLO26原创自研: 魔改Bottleneck,具备多尺度和特征通道融合的结构

魔改Bottleneck,具备多尺度和特征通道融合的结构,该模型在检测准确性方面都取得了良好的效果,尤其在缺陷检测方向。

①答疑群聊服务;②YOLO大模型知识问答系统;③计算机视觉论文生成智能体; 318

时间序列预测 | Python实现LSTM时间序列数据预测

目录LSTM神经网络LSTM原理LSTM数据下载LSTM程序设计导入Python包时序数据处理LSTM模块定义模型训练模型评估参数设定运行结果参考资料致谢 LSTM神经网络 长短期记忆网络——通常简称为“LSTM”——是一种特殊的 RNN,能够学习长期依赖关系。它们由Hochreiter & Schmidhuber (1997)引入,并在后续工作中被许多人提炼和推广。1它们在处理各种各样的问题时效果非常好,现在被广泛使用。LSTM 被明确设计为避免长期依赖问题。长时间记住信息实际上是他们的默认行为

前程算法屋的博客 3912

Udemy上Gephi教程笔记1

第一章.Gephi简介 1.1 最简单的8个图形: 简单的节点连线图: 1.2 Gephi图形界面 主界面中的Data Laboratory界面,这里主要用来查看数据,注意:节点和边的数据是分开的。 就像GML文件中的节点和边是有各自的标签的。 图形预览界面,可以调整不同的参数,达到想要的效果 第二章.数据输入或者导入 2.1 数据进入Gephi的8种方式:鼠标点、键

cleverlzc的专栏 1万+

Gromacs 模拟昆虫 P450 解毒酶与农药结合完整指南,仅供参考!

🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因,并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路,助你早日登顶,迈向财富自由的梦想🚀!同时,欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏,更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步,Up!Up!Up!    备注: 部分问题/难题源自互联网,经过精心筛选和整理,结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得,数条可行方案供所需之人参考。

**My Coding Family** 1243

【亲测免费】 GEXF.js: 使用JavaScript可视化GEXF图文件指南

GEXF.js: 使用JavaScript可视化GEXF图文件指南 项目介绍 GEXF.js 是一个基于JavaScript的库,专为在Web浏览器中展示由Gephi或其他工具生成的GEXF格式图文件而设计。此项目允许开发者或研究人员以交互式方式展示网络数据,无需额外服务器端处理。GEXF(Graph Exchange XML Format)是一种用于交换复杂网络数据的标准XML格式,广泛应用于社...

gitblog_00402的博客 1129

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

Python制作gephi代码

edge_weight = 1 / cooccurrence_count if cooccurrence_count > 0 else 0 # 避免除以零。# 使用 Counter 计算共现频率。df = pd.read_excel("新闻情感分析结果.xlsx")# 计算节点之间的共现关系并添加边。# 读取Excel文件中的数据。# 保存图为GraphML文件。# 获取主题和关键词列表。

weston95的博客 318

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

上一篇: Pycharm及VScode 安装Copilot 踩坑
下一篇: python可视化库以及常见的可视化工具
UnknownBody
博客等级 码龄16年 5601粉丝 4749原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值