本笔记本展示了如何使用 Pandas 在本地进行子图抽样。我们将通过一个示例数据集来演示这一过程。
1. 导入必要的库
首先，我们需要导入必要的 Python 库：
import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
2. 创建示例数据集
我们将创建一个简单的图数据集来演示子图抽样过程。
# 创建节点列表
nodes = pd.DataFrame({
'node_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'feature': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
})
# 创建边列表
edges = pd.DataFrame({
'source': [1, 1, 2, 3, 4, 5],
'target': [2, 3, 4, 5, 6, 1],
'weight': [1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 1.0, 4.0]
})
print("节点列表:")
print(nodes)
print("\n边列表:")
print(edges)
输出：
节点列表:
node_id feature
0 1 A
1 2 B
2 3 C
3 4 D
4 5 E
5 6 F
边列表:
source target weight
0 1 2 1.0
1 1 3 2.0
2 2 4 1.0
3 3 5 3.0
4 4 6 1.0
5 5 1 4.0
3. 创建网络图
使用 NetworkX 创建一个网络图。
# 初始化图
G = nx.Graph()
# 添加节点和特征
for _, row in nodes.iterrows():
G.add_node(row['node_id'], feature=row['feature'])
# 添加边和权重
for _, row in edges.iterrows():
G.add_edge(row['source'], row['target'], weight=row['weight'])
# 绘制图
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray', node_size=500, font_size=15)
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
plt.title("示例网络图")
plt.show()
4. 进行子图抽样
现在，我们将从图中抽样一个子图。我们将选择一个起始节点，并递归地选择与其相连的节点，直到达到预定的子图大小。
def sample_subgraph(G, start_node, sample_size):
nodes_to_visit = [start_node]
visited_nodes = set()
while nodes_to_visit and len(visited_nodes) < sample_size:
current_node = nodes_to_visit.pop(0)
if current_node not in visited_nodes:
visited_nodes.add(current_node)
neighbors = list(G.neighbors(current_node))
nodes_to_visit.extend(neighbors)
subgraph = G.subgraph(visited_nodes)
return subgraph
# 抽样子图
start_node = 1
sample_size = 4
subgraph = sample_subgraph(G, start_node, sample_size)
# 绘制子图
pos = nx.spring_layout(subgraph)
nx.draw(subgraph, pos, with_labels=True, node_color='lightgreen', edge_color='gray', node_size=500, font_size=15)
labels = nx.get_edge_attributes(subgraph, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(subgraph, pos, edge_labels=labels)
plt.title("抽样子图")
plt.show()
5. 分析子图
我们可以对抽样得到的子图进行进一步的分析，比如计算子图中节点的度数分布。
“`python
计算子图中节点的度数分布
degree_distribution = pd.DataFrame(subgraph.degree, columns=[‘node_id’, ‘degree’])
print(“子图中的节点度数分布:”)
print(degree_distribution)“`
输出：
子图中的节点度数分布:
node_id degree
0 1 2
1 2 2
2 3 1
3 4 1
## 6. 保存和加载子图
为了方便以后的分析，我们可以将子图保存到文件中，并在需要时重新加载。
### 保存子图
我们可以使用 NetworkX 提供的函数将子图保存为图文件格式（如 GML 或 GraphML）。
python
保存子图为 GML 格式
nx.write_gml(subgraph, “subgraph.gml”)
print(“子图已保存为 subgraph.gml”)
### 加载子图
我们可以使用相应的函数从文件中加载保存的子图。
python
从 GML 文件加载子图
loaded_subgraph = nx.read_gml(“subgraph.gml”)
print(“子图已从 subgraph.gml 加载”)
绘制加载的子图
pos = nx.spring_layout(loaded_subgraph)
nx.draw(loaded_subgraph, pos, with_labels=True, node_color=’lightcoral’, edge_color=’gray’, node_size=500, font_size=15)
labels = nx.get_edge_attributes(loaded_subgraph, ‘weight’)
nx.draw_networkx_edge_labels(loaded_subgraph, pos, edge_labels=labels)
plt.title(“加载的子图”)
plt.show()
“`
7. 结论
在本教程中，我们展示了如何使用 Pandas 和 NetworkX 在本地进行子图抽样。我们通过一个简单的示例数据集展示了从数据加载、图创建、子图抽样到子图分析的完整过程。希望这些内容对您理解和应用子图抽样有所帮助。
参考资料
[1] NetworkX Documentation: https://networkx.github.io/documentation/stable/
[2] Pandas Documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
[3] Matplotlib Documentation: https://matplotlib.org/stable/contents.html
通过以上步骤，您应该能够成功地在本地进行子图抽样并进行相应的分析。希望这个示例能够帮助您更好地理解和应用子图抽样技术。