module 'networkx' has no attribute 'from_pandas_dataframe'

最新推荐文章于 2024-10-20 22:12:11 发布

自我修炼的小石头

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原文链接：http://www.cnblogs.com/students/p/10821402.html

此博客为转载内容，转载自https://www.cnblogs.com/students/p/10821402.html ，涉及Python相关知识。

使用networkx.rom_pandas_dataframe()报错：
改正：使用
networkx.from_pandas_edgelist

转载于:https://www.cnblogs.com/students/p/10821402.html

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AttributeError: module ‘networkx‘ has no attribute ‘from_pandas_edgelist‘

putongzheng的博客

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学习过程中，运行时报错： AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_pandas_edgelist' 最终升级networkx包问题解决，代码改为： G = nx.from_pandas_dataframe(edges, source='sources', target='targets', edge_attr='weights') 问题原因：版本问题，from_pandas_edgelist在新版本没了，没了！！！版本的

AttributeError: module ‘networkx‘ has no attribute ‘from_numpy_matrix‘解决方法

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AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'

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AttributeError: module ‘networkx‘ has no attribute ‘from_numpy_matrix‘

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import math import sys sys.modules['fractions'] = math # 将 fractions 模块映射到 math import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook from collections.abc import Iterable import networkx as nx # 解决其他兼容性问题 - 移除 np.int 的引用 # np.int 已被完全移除，使用内置 int 替代 cbook.iterable = lambda x: isinstance(x, Iterable) # 解决 iterable 问题 # 修正LiNGAM的导入路径 from causallearn.search.FCMBased.lingam import ICALiNGAM # 生成示例数据 np.random.seed(42) n_samples = 50 # 样本数 A = np.random.normal(size=n_samples) B = 0.5 * A + np.random.normal(size=n_samples) C = 0.3 * A + np.random.normal(size=n_samples) D = 0.2 * B + 0.4 * C + np.random.normal(size=n_samples) data = pd.DataFrame({'A': A, 'B': B, 'C': C, 'D': D}) print("示例数据:") print(data.head()) # 使用 LiNGAM 算法推断因果结构 model = ICALiNGAM() model.fit(data.values) # 获取邻接矩阵 adjacency_matrix = model.adjacency_matrix_ # 转换为 NetworkX 图 G = nx.DiGraph() nodes = data.columns.tolist() G.add_nodes_from(nodes) # 添加推断的有向边（仅保留显著连接） threshold = 0.3 # 调整阈值以减少噪声边 for i, cause in enumerate(nodes): for j, effect in enumerate(nodes): if abs(adjacency_matrix[i, j]) > threshold: G.add_edge(cause, effect, weight=round(adjacency_matrix[i, j], 2)) # 尝试不同的matplotlib后端 try: plt.switch_backend('Agg') # 切换到Agg后端，适合非交互式环境 except: pass # 如果切换失败则使用默认后端 # 可视化因果关系图 - 使用更简单的绘制方式 plt.figure(figsize=(8, 6)) pos = nx.spring_layout(G, seed=42) # 绘制节点和边 nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='lightblue', node_size=2000) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=12) nx.draw_networkx_edges(G, pos, arrowsize=20, arrowstyle='->', edge_color='gray') # 添加边权重标签 edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels, font_size=10) plt.title("Automatically Inferred Causal Diagram", fontsize=14) plt.axis('off') # 尝试不同的显示方式 try: plt.tight_layout() plt.show() except Exception as e: print(f"显示图形时出错: {e}") # 保存图形到文件作为备选方案 plt.savefig('causal_diagram.png', dpi=300, bbox_inches='tight') print("图形已保存为 'causal_diagram.png'")修改代码，解决报错Traceback (most recent call last): File "c:\Users\mwj19\Desktop\econ.py", line 10, in <module> import networkx as nx File "D:\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\networkx\__init__.py", line 117, in <module> import networkx.readwrite File "D:\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\networkx\readwrite\__init__.py", line 15, in <module> from networkx.readwrite.graphml import * File "D:\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\networkx\readwrite\graphml.py", line 314, in <module> class GraphML(object): File "D:\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\networkx\readwrite\graphml.py", line 346, in GraphML (np.int, "int"), (np.int8, "int"), File "D:\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 353, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'. `np.int` was a deprecated alias for the builtin `int`. To avoid this error in existing code, use `int` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. When replacing `np.int`, you may wish to use e.g. `np.int64` or `np.int32` to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations ERROR conda.cli.main_run:execute(125): `conda run python c:/Users/mwj19/Desktop/econ.py` failed. (See above for error)

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G.add_nodes_from(nodes) # 添加推断的有向边（仅保留显著连接） threshold = 0.3 # 调整阈值以减少噪声边 for i, cause in enumerate(nodes): for j, effect in enumerate(nodes): if abs(adjacency_matrix[i, j...

from rdkit import Chem # from mordred import Calculator, descriptors import pandas as pd import numpy as np import networksx as nx from network.algorithms import biconnected_components components = list(biconnected_components(G)) subgraphs = [G.subgraph©.copy() for c in components] float_type = np.float64 float_type = float # 直接使用浮点数，不需要显式转换 my_array = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) # 初始化计算器（加载所有描述符） calc = Calculator(descriptors, ignore_3D=True) # 忽略需要3D结构的描述符 # 输入SMILES列表（示例） smiles_list = [ "CC1=NC=CN1S(=O)(O)=O", "CC1=[N+](C)C=CN1S(=O)(O)=O", "O=S(N1C=NC=N1)(O)=O" ] # 计算描述符 results = [] for smile in smiles_list: try: # 将SMILES转为分子对象 mol = Chem.MolFromSmiles(smile) if mol is None: print(f"无效SMILES: {smile}") continue # 计算所有描述符 desc = calc(mol) # 转换为字典并保存 results.append(desc.asdict()) except Exception as e: print(f"计算{smile}时出错: {str(e)}") # 转换为DataFrame并保存 df = pd.DataFrame(results) df.insert(0, "SMILES", smiles_list[:len(results)]) # 添加SMILES列 df.to_csv("molecular_descriptors.csv", index=False) print("计算完成！结果已保存到molecular_descriptors.csv") 代码运行后报错module 'networkx' has no attribute 'biconnected_component_subgraphs'

03-22

好的，我现在需要解决用户遇到的NetworkX模块中出现的AttributeError，具体是找...- 查阅[官方迁移指南](https://networkx.org/documentation/stable/release/migration_guide_from_1.x_to_2.0.html)了解API变化。 ---

上述代码报错：AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'items'

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import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df...

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这是通过三种不同的步骤来做您想做的事情的一种方法,因此很容易遵循.>步骤1：从边缘列表中构建networkx图形对象.>步骤2：创建一个包含2列的 dataframe (对于该DF中的每一行,我们希望从e1列到e2中的实体的最短距离和路径)>步骤3：逐行查找DF,计算最短路径和长度.将它们作为新列存储在DF中.步骤1：建立图形并逐一添加边线import pandas as pdi...

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增加头文件，发现进入graphmatrix后，其中不存在这个函数，但是存在函数名adjacency_matrix，检查输入发现返回的是。

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将每个句子看成图中的一个节点，若两个句子之间有相似性，认为对应的两个节点之间有一个无向有权边，权值是相似度。通过pagerank 算法计算得到的重要性最高的若干句子可以当作摘要。论文中使用下面的公式计算两个句子 Si 和 Sj 的相似度：分子是在两个句子中都出现的单词的数量。|Si | 是句子 i 的单词数。