网络数据处理：将无向网络的编号从1开始，并使编号连续

1.假设我有一个无向有权网络，如下所示。v1表示起始节点，v2表示终节点，(v1,v2)表示从节点v1有一条边连接到v2，w为对应边的权重。如0 9 1.1表示从节点0有一条边连接到9，且这条边的权重为1.1。

v1  v2   w
0   9   1.1
0   3   0.1
4   5   1.5
4   8   1.4
5   7   0.1
5   8   0.1
7   8   1.5
6   7   1.4
6   8   1.5

使用matplotlib图形化显示为：

可以看见，节点编号从0开始，而且编号是间断的。

2.接下来，我们处理一下数据，使得节点编号从1开始，而且将节点连续。

注意，第一列是使用pandas时的索引，不是数据v1  v2    w
0   1   2  1.1
1   1   4  0.1
2   5   6  1.5
3   5   3  1.4
4   6   8  0.1
5   6   3  0.1
6   8   3  1.5
7   7   8  1.4
8   7   3  1.5

3.完整代码，注释很清楚。需要使用numpy,pandas,networkx,matplotlib。自己准备无向网络有权网络，调用的函数注意参数的含义，如sep='\t'为读取的数据文件分隔符是\t，有问题先查文档、百度。实在解决不了可以评论大家讨论。

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt# 如何减少循环内的运算量是提高程序运行效率应该注意的
# 处理网络，无向有权图。通过编程使节点从1开始编号，且节点编号连续。
# （注意，输入的网络为无向图，即(1,2)既代表(1,2),又代表(2,1),但是边列表里面只能出现(1,2)，不能再出现(2,1)，出现了你不就多此一举嘛）
# 当你做实验的时候一定要注意这个问题。# 统计网络的拓扑特性
fpaths = {'test': './undirected_weight/Test.txt','USAir': './undirected_weight/USAir.txt','Celegans': './undirected_weight/Celegans.txt','CGScience': './undirected_weight/CGScience.txt','NetScience': './undirected_weight/NetScience.txt',
}
# 获取数据
fname = 'test'
fpath = fpaths[fname]
data = pd.read_csv(filepath_or_buffer=fpath, sep='\t', header=None, names=['v1', 'v2', 'w'])# 获取边列表
edges = data.get(['v1', 'v2']).values# 图形化1
# g1 = nx.Graph()
# g1.add_edges_from(edges)
# nx.draw(g1, with_labels=True, edge_color="red", font_color="black")
# plt.show()# 节点从1开始编号
if np.any(edges == 0):edges = edges + 1# 假如nodes=[1,2,3,7,9]，我想把它变成nodes=[1,2,3,4,5]，即使得节点编号连续
max_node = np.max(edges)# 获取边对应的权重
weights = data.get(['w']).values# 原网络的节点（可能不连续）
nodes_source = np.sort(np.unique(edges))
len_ns = len(nodes_source)# 从1开始编号时，根据最大的那个节点，生成连续的网络节点列表
nodes_all = np.arange(1, max_node + 1, 1)# 从连续列表中找出除原始节点外不存在的节点。
# 如nodes_source=[ 1  4  5  6  7  8  9 10],nodes_all=[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10],则找出nodes_notExist=[2 3]
mask = ~(np.isin(nodes_all, nodes_source))
nodes_notExist = nodes_all[mask]# 循环
while max_node != len_ns:# 这里的思想就是，将edges中最大的那个编号替换成nodes_notExist中最小的那个编号。循环之后，节点就能连续。# 开始循环之前，edges=[[ 1 10], [ 1  4], [ 5  6], [ 5  9], [ 6  8], [ 6  9], [ 8  9], [ 7  8], [ 7  9]],max_node=10，nodes_notExist=[2 3]# 开始循环，index就是edges中值为10的布尔索引，找到不存在的节点的最小值，min_nodes_notExist=2，将edges中的10换成2，# edges=[[1 2], [1 4], [5 6], [5 9], [6 8], [6 9], [8 9], [7 8], [7 9]]，记录换之后的最大的节点编号，此时为max_node=9。# 2已经被替换了，从nodes_notExist中删除2，现在nodes_notExist剩下3，再次进入while循环。# 重复上面的工作，即，将edges中最大的那个编号替换成nodes_notExist中最小的那个编号index = (max_node == edges)min_nodes_notExist = np.min(nodes_notExist)edges[index] = min_nodes_notExistmax_node = np.max(edges)nodes_notExist = np.delete(nodes_notExist, 0, axis=0)df = pd.DataFrame()
df['v1'] = list(edges[:, 0])
df['v2'] = list(edges[:, 1])
df['w'] = weights
df.to_csv('./undirected_weight_standard/{fname}.txt'.format(fname=fname), encoding='utf-8', header=False, index=False, sep='\t')
print(df)# 图形化2
g2 = nx.Graph()
g2.add_edges_from(edges)
nx.draw(g2, with_labels=True, edge_color="black", font_color="red")
plt.show()

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