如何從igraph中的特徵值結果中獲取名稱屬性？

我將一列邊緣導入到igraph。如何從igraph中的特徵值結果中獲取名稱屬性？

數據看起來像這樣。

393795446 18215973 
393795446 582203919 
393795446 190709835 
393795446 1093090866 
393795446 157780872 
393795446 1580109739 
393795446 3301748909 
393795446 1536791610 
393795446 106170345 
393795446 9409752

這是Twitter追隨者的東西（來源，目標）。

我通過運行此代碼導入。

from igraph import * 
import timeit 
twitter_igraph = Graph.Read_Ncol('twitter_edgelist.txt', directed=True) 
print twitter_igraph.summary() 

IGRAPH DN-- 2869228 6764984 -- 
+ attr: name (v)

導入完成，我可以通過twitter_igraph.vs.find(name='393795446')

但是得到任何頂點回來，當我運行特徵值計算它返回只是所有這一切，我不知道如何反向查找頂點的列表獲取推特ID。

start = timeit.default_timer() 
igraph_eg = twitter_igraph.evcent() 
stop = timeit.default_timer() 
print 'It takes {} seconds to finish'.format(stop - start) 


igraph_eg.sort(reverse=True) 
print igraph_eg[:10]

後我有點igraph_eg我能得到的前10本徵值，但是我想表明頂點name財產。如何用特徵值打印頂點的名稱？

這是我的解決辦法

np_vals = numpy.array(igraph_eg) 
sorted_eigen = numpy.argsort(np_vals)[::-1][:20] 

for eg in sorted_eigen: 
    print twitter_igraph.vs.find(eg)['name']

來源

2015-09-11 toy

試試這個：

ids = sorted(range(g.vcount()), key=igraph_eg.__getitem__, reverse=True) 
names = g.vs[ids]["name"]

這會給你的頂點的ID在降低特徵向量中心的秩序。但是，既然你是隻在排名前幾位的頂點最可能感興趣的，使用堆的部分排序可能會更快：

from heapq import nlargest 
ids = nlargest(10, xrange(g.vcount()), key=igraph_eg.__getitem__) 
names = g.vs[ids]["name"]

這就是Python 2.x的;如果您使用Python 3.x，請使用range而不是xrange。

對於它的價值，你有argsort基於NumPy的解決方案同樣出色，所以你也可以使用sorted_eigen從那裏如下：

names = g.vs[sorted_eigen]["name"]

請注意，您可以直接插入一個頂點索引向量爲g.vs[]用這些ID獲得頂點的子集。

來源

2015-09-13 12:39:46

這絕不是最好的解決方案，但它的工作原理。請記住，即使多個節點共享相同的特徵向量中心性分數，它也只會返回單個節點ID。

def eigenID(ev, graph): 
    ''' 
    ev - eigenvector centrality value that you're locating 
    graph - the graph object that you're looking in 
    ''' 

    g = graph 
    evs = g.evcent() 
    ids = g.vs['name'] 

    ev_index = evs.index(ev) 
    node_id = ids[ev_index] 

    return node_id

如果沒有幫助，我可以稍後再細化。

讓我知道。

來源

2015-09-12 18:41:55

如何從igraph中的特徵值結果中獲取名稱屬性？

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