Python利用igraph绘制复杂网络聚类（社区检测）结果图

前言：研究生期间主要做复杂网络聚类，也称为社区检测。临毕业前，老师让之前发表的论文里的算法代码C化，并写出界面进行可视化。由于之前虽然做过可视化，但基本上都是将聚类结果导入到pajek或者gephi这类专门的软件里进行绘制的。想要将社区检测结果实时的进行绘制并且要通过C\C++直接绘制，确实没有什么头绪。后来，通过浏览博客知道igaph这个包可以使用，由于想要熟悉下python，于是选择了Python的igraph包，而放弃使用C语言的igraph包。这样，我就可以将算法产生的聚类结果直接导入Python代码，并利用Python的igraph包进行网络划分结果的绘制。然后，再用C++调用Python代码，并将Python产生的聚类结果图直接加载到MFC中，这样就能实现实时地对社区检测结果进行绘制。

一. 利用Python进行网络聚类图的绘制

当然我们需要实现安装Python和igraph包。本人使用的系统是win7系统，安装的软件是anaconda，内含Python2.7版本，基本上需要的东西anaconda都集成好了，一键安装很是方便。

其次，我们需要安装python-igraph包。这是官方网址。直接使用pip安装会出现问题（Windows系统本身的问题），因此本人选用的非官方网址的安装包，见这里。这个网址在官网也提供了，一定要选对对应的版本。Python3.6以上的版本好像并没有对应的igraph包，因此安装的时候会出现平台不支持的提示。然后在dos系统环境下pip install 安装包，即可实现igraph的安装。

接下来，我们还需要安装支持igraph绘制图形的Cairo库。这个库同样在上面提供的非官方网址上可以找到，下载对应系统的版本，并进行pip安装即可。这里不再详细介绍。

前提工作做好，接下里进行网络社区图的绘制。如果不熟悉igraph包的使用，可以参见官网的使用手册。里面也有关于网络图绘制的介绍。下面给出相关代码：

# Python 2.7

from igraph import *
from PIL import Imagecolors_type = ["yellow", "red", "green", "coral", "alice blue", "cyan", "pink",
"gray", "blue", "green yellow", "orange", "light blue", "hot pink", "light green", "gold"]def PlotNetworks(net_file, detected_label, real_label = "Unknown Type"):## read filesnetwork = Graph.Read_Adjacency(net_file)Graph.to_undirected(network)f1 = open(detected_label)line = f1.readline()line = line.strip()str_line = line.split('\t')dlabel = [int(ele) for ele in str_line]network.vs["dlabel"] = dlabelif(real_label != "Unknown Type"):f2 = open(real_label)line = f2.readline()line = line.strip()str_line = line.split('\t')rlabel = [int(ele) for ele in str_line]network.vs["rlabel"] = rlabel# plot networksnnodes = len(network.vs)network.vs["name"] = [str(i+1) for i in range(nnodes)]layout = network.layout("drl")visual_style = {}if(nnodes < 100):visual_style["vertex_size"] = 22else:visual_style["vertex_size"] = 18visual_style["vertex_label"] = network.vs["name"]visual_style["layout"] = layoutvisual_style["bbox"] = (500,500)visual_style["margin"] = 20visual_style["edge_curved"] = 0.3visual_style["vertex_color"] = [colors_type[i-1] for i in network.vs["dlabel"]]plot(network, "social_network1.png", **visual_style)figure1 = Image.open("social_network1.png")figure1.save("social_network1.bmp")if(real_label != "Unknown Type"):visual_style["vertex_color"] = [colors_type[i-1] for i in network.vs["rlabel"]]plot(network, "social_network2.png", **visual_style)figure2 = Image.open("social_network2.png")figure2.save("social_network2.bmp")

代码写的稍微有些繁琐，主要是为了之后C++代码的调用方便。函数需要三个参数，均为文件路径名。第一个文件是复杂网络的邻接矩阵，我们可以使用Graph.Read_Adjacency()来直接读取，不过这个方法默认读取的是有向网络，而我使用的均是无向网络，所以需要使用Graph.to_undirected()将其转换为无向网络。第二个文件为算法的聚类结果文件，文件是由1-k个整数标签表示社区检测结果，k表示一共检测到k个社区。第三个文件表示真实的网络划分结果，对于有些网络，我们往往并不知道真实的网络划分结果，这里是一个可选文件。

接着，绘制网络的可视化效果参数。使用字典可以直接将可视化参数设置好，这里我们用visual_style来表示。相关参数均可以在上述提供的官方手册找到。其中着重介绍下visual_style["layout"]这个参数，它是一种网络的布局算法，熟悉pajek软件的同学对这个参数应该也有所了解。其中“drl”是大图的分布式递归布局算法，常用的还有“kk”，“fr”等，这些都能使自己的网络节点布局合理，比较美观。由于这些参数都是非确定型的绘图方式，也就是说，每次节点的布局都会有所差异。更多参数见官网手册。

这里的color_style给了很多颜色，因为后期要绘制美国大学生足球队网络，需要至少12种颜色，这里Wikipedia提供了多达上百种的颜色，只需要将颜色的首字母小写即可。最后需要说明一下，由于我的MFC代码里需要调用bmp图像，而plot不能存储为bmp格式，这里多了一步将png转换为bmp格式的过程。

下面给出MFC界面绘制社区检测效果图，图像绘制如下：

1、Zachary's karate network（即跆拳道网络）：

2、dolphin social network

3、American football network

这里为了突出检测图和真实图的区别，故意选择了效果一般时的参数。勿介意（手动滑稽）。。。

二、MFC调用Python代码

前面已经给出了绘制社区检测效果图的代码。这里简单介绍下怎样使用C++代码调用Python代码。这篇【博客】基本实现了vs配置使用C++调用python代码，这里需要强调几点：第五步应该在第三步之前进行实施，因为我配置完第五步之后，发现原先配置好的第三步又变回了原始配置，所以我们可以先配置第五步再接着配置第三步；此外，由于我们安装的是anaconda，所以我们需要在anaconda的相关文件下找到include目录和libs目录，并进行配置而非Python27目录，其他不需要改变。这样我们就可以配置好vs环境。

下面代码实现了C++调用Python代码：

void callPython(char *str1, char *str2, char *str3)
{
    Py_Initialize();    PyObject *pModule = NULL;
    PyObject *pFunc = NULL;
    pModule = PyImport_ImportModule("PlotNetworks");
    pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "PlotNetworks");
    PyObject *pArgs = PyTuple_New(3);
    PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("s", str1));
    PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("s", str2));
    PyTuple_SetItem(pArgs, 2, Py_BuildValue("s", str3));
    PyEval_CallObject(pFunc, pArgs);
    Py_Finalize();
}

str1, str2, str3就是我们Python代码里所需要的三个文件，PyImport_ImportModule()调用的是我们的python文件名，下面的函数调用“PlotNetworks”

是python代码内的函数名。这里的pArgs对应Python里的一个元组，下面的参数“s”表示该参数是字符串类型。通过pArgs可以实现将参数传递给pFunc。

这篇【博客】可以进行参考。最后，在使用MFC绘制网络图的时候，发现了一个问题。即当我第二次选择文件时，在点击聚类就会出现问题，提示显示

python调用那一块出现问题。找了一些资料，发现Py_Initialize()和Py_Finalize()在一个程序中不能多次使用，原因是Py_Initialize初始化的占用的内存并

不能被Py_Finalize()完全释放（大概是这个意思）。于是我将这两个函数分开来，一个放在MFC窗口的初始化中，一个放在关闭窗口的消息函数中，最

终解决了这个问题。

结束语：写这个博客的原因一方面为了记录下这几天的工作，另一方面发现网上写R使用igraph包绘制复杂网络图的博客较多，对于Python绘制复

杂网络图的很少。于是写下这一篇博客，希望能为研究复杂网络的小伙伴提供一些思路。

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