# -*- coding: utf-8 -*-
import networkx as nx
import copy# 抽取gml中的数据
# networkx可以直接通过函数从gml文件中读出数据
def read_gml(data):G = nx.read_gml(data)nodes = []edges = []nodes_id = dict()nodes_label = dict()edges_id = []for id, label in enumerate(G.nodes()):nodes_id[label] = idnodes_label[id] = labelnodes.append(id)for (v0, v1) in G.edges():print(v1)temp = [nodes_id[v0], nodes_id[v1]]edges.append(temp)edges_id = copy.deepcopy(edges)G = nx.Graph()G.add_nodes_from(nodes)G.add_edges_from(edges)return G, nodes_id, edges_id, nodes_label# 保存子图边集
def save(data, file_name):f = open(file_name, 'w')temp = ''for item in data:temp += str(item[0]) + ' ' + str(item[1])temp += '\n'f.write(temp)f.close()if __name__ == "__main__":G, nodes_id, edges_id, nodes_label = read_gml('../../data/genuine/celegansneural.gml')print(edges_id)save(edges_id, '../../data/genuine/celegansneural.txt')

python将gml格式的图数据转为txt格式,点和边的字符值分别用数字替代相关推荐

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