
NetworkX学习笔记
蛐蛐蛐
个人主页:https://quyu.github.io/
展开
-
安装pygraphviz报错——fatal error: graphviz/cgraph.h: 没有那个文件或目录的解决方法
pygraphviz/graphviz_wrap.c:3020:10: fatal error: graphviz/cgraph.h: 没有那个文件或目录。结果报错:requires pygraphviz http://pygraphviz.github.io/原创 2024-01-27 21:55:07 · 1478 阅读 · 0 评论 -
使用networkX输出dot的时候报:No module named pygraphviz
这个…… 没想到用networkx还能踩到坑:No module named 'pygraphviz'然后试图安装:pip install pygraphviz结果报:ygraphviz/graphviz_wrap.c:2711:10: fatal error: graphviz/cgraph.h: 没有那个文件或目录 #include "graphviz/cgraph.h" ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~也是醉了,搜了一下,发现应该这原创 2021-05-19 06:30:04 · 829 阅读 · 0 评论 -
Ubuntu中Python2和Python3共存时构建Python2的虚拟环境
其实这个很简单,但是我也是看了其他网友的博客才知道:https://blog.youkuaiyun.com/qq_33251995/article/details/83214971,https://blog.youkuaiyun.com/wangkun1340378/article/details/82380160,我们往往可以输入:virtualenv -p /usr/bin/python2 --no-site-packages %虚拟环境名称%来构建基于Python2的虚拟环境。由于现在经常要直接使用别人的实原创 2020-06-14 18:01:52 · 311 阅读 · 0 评论 -
NetworkX中计算information centrality的方法
这个博客仅仅是为了防止忘记。networkx之前其实一直是没有专门information centrality之类的函数名的,关于这个Centrality指标可以查看这里:http://www.analytictech.com/ucinet/help/76wq.e.htm,不过注意到目前可能是为了防止歧义,NetworkX提供了两个不同的函数来同时实现information centrality的...原创 2018-12-05 00:57:02 · 2088 阅读 · 0 评论 -
复杂网络中Ego Network(自我中心网络)部分指标的计算
由于科研需要,简单研究了一下自我中心网络中指标的计算方法,这里做一个简单的总结。关于Ego Network的概念,可以参考周涛老师的博客:http://blog.sciencenet.cn/blog-3075-1072943.html我需要在实验中对比10年前这篇ICSE文章中使用的指标:Zimmermann, Thomas, and Nachiappan Nagappan. "Predi...原创 2018-08-03 17:22:04 · 14469 阅读 · 0 评论 -
复杂网络分析软件NetworkX和Pajek的关联及后者使用方法小结
我之前介绍过很多NetworkX的使用方法,实际上Pajek也是一个非常常用的复杂网络分析及可视化软件。将NetworkX中的网络转成Pajek可以读取的网络,实际上只需要一条语句:nx.write_pajek(G,'Pajek.net')然后就可以用Pajek打开这个文件,具体而言,启动Pajek界面后,选择“Network”下的第一个图标,然后打开。这里再简单总结一下这个软件的原创 2014-04-01 19:26:51 · 7338 阅读 · 0 评论 -
Mac OS X中搭建Python科学计算环境
这个日志也是参考了几位网友的经验(例如这篇日志:http://blog.youkuaiyun.com/waleking/article/details/7578517)。他们推荐使用Mac Ports这样的软件来管理和安装所有的安装包。按照这里的教程:http://www.macports.org/install.php,需要首先安装Xcode,如果下载网速不好的话,使用浏览器下载可能需要数个小时。这里建原创 2014-04-30 18:39:50 · 2276 阅读 · 0 评论 -
开源复杂网络分析软件中社团发现算法总结
复杂网络研究中的一个重要部分就是社团发现(Community Detection)算法的研究,密歇根大学物理学系教授Mark Newman就主要在社团发现方面做出了很多贡献。今天简单总结一下几个开源复杂网络分析软件中的社团发现算法:首先是NetworkX,这个软件非常好用,功能强大,文档清晰。我也写过多篇日志介绍。遗憾的是NetworkX的社团发现算法很简单,按照这里的介绍,其主要实现原创 2014-03-15 11:19:06 · 15208 阅读 · 7 评论 -
NetworkX学习笔记-5-NetworkX中怎样对多个网络赋属性,并根据属性排序
这是我在数据分析过程中遇到的实际问题,简单记录一下。这里以DiGraph为例,其他类型的网络(图)的处理方法是一样的。按照这里:http://networkx.github.io/documentation/development/reference/classes.digraph.html 的官方文档介绍,对于DiGraph,每一个图、节点和边,都可以赋一个或多个以字典形式存在的key/va原创 2013-07-30 13:02:00 · 2056 阅读 · 0 评论 -
NetworkX学习笔记-4-NetworkX输出Gephi文件的方法
在这个系列上一篇日志中,我总结了一下基于Python和pygexf生成Gephi输入文件(Gexf)格式的方法。但是这种方法还稍微有些麻烦,为了不误导大家,再总结一下更为简单的方法。NetworkX在这个页面中:http://networkx.github.io/documentation/latest/ 提供了很详细的Tutorial和Reference,在后面一个文档的第365页,介绍原创 2013-06-22 13:42:25 · 4896 阅读 · 1 评论 -
NetworkX学习笔记-3-Python中输出Gephi文件格式的方法
Gephi(http://gephi.org/)是一个常用的复杂网络分析和可视化工具,可以生成些比较漂亮的网络图。这里总结一下Python中生成符合Gephi输入文件格式的方法。Gexf(http://www.gexf.net/format/)是一个Gephi相关开发者定义的开放文件格式。其实我们也可以直接调用Gephi的API,但是由于很多网络分析是基于Python和NetworkX实现的,所以原创 2013-06-12 16:49:57 · 6959 阅读 · 9 评论