如何从边列表创建加权邻接表/矩阵？

Question

如何从边列表创建加权邻接表/矩阵？

rigraphadjacency-listadjacency-matrixsna

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我的问题很简单：我需要从边的列表中创建一个邻接表/矩阵。

我在csv文件中存储了一个边列表，其中column1 = node1，column2 = node2，并且我想将其转换为加权邻接表或加权邻接矩阵。

更具体地说，数据的形式如下 - 数字仅是节点ID：

node1,node2
551,548
510,512
548,553
505,504
510,512
552,543
512,510
512,510
551,548
548,543
543,547
543,548
548,543
548,542

有什么提示可以帮助我将这个转换为加权邻接表/矩阵吗？这是我之前尝试过但没有成功的方法（参考自Dai Shizuka）:

dat=read.csv(file.choose(),header=TRUE) # choose an edgelist in .csv file format
el=as.matrix(dat) # coerces the data into a two-column matrix format that igraph likes
el[,1]=as.character(el[,1])
el[,2]=as.character(el[,2])
g=graph.edgelist(el,directed=FALSE) # turns the edgelist into a 'graph object'

谢谢！

- Milo

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你能提供一个小的可重现的例子以及你尝试编写代码的可能性吗？ - Roman Luštrik

这篇帖子可能会有所帮助。 - Arun

感谢@Arun指引我到那篇文章。它确实很有用，但如果我没记错的话，他们的数据已经以矩阵形式排列，而正如您从我问题的编辑版本中所看到的那样，我的输入方式不同。通过编辑帖子，我希望我也回复了Roman。 - Milo

4个回答

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在你提出的问题中提到的我网站上的文章(https://sites.google.com/site/daishizuka/toolkits/sna/sna_data)使用了igraph包，因此请确保已加载该包。

此外，我最近意识到igraph提供了一种更容易的方法来从边缘列表创建加权邻接矩阵，使用graph.data.frame()即可。我已经在我的网站上更新了这个部分，但这里还有一个简单的示例：

library(igraph)
el=matrix(c('a','b','c','d','a','d','a','b','c','d'),ncol=2,byrow=TRUE) #a sample edgelist
g=graph.data.frame(el)
get.adjacency(g,sparse=FALSE)

这应该就可以了。sparse=FALSE参数告诉它在邻接矩阵中显示0。如果你真的不想使用igraph，我认为这是一种笨拙的方法：

el=matrix(c('a','b','c','d','a','d','a','b','c','d'),ncol=2,byrow=TRUE) #a sample edgelist
lab=names(table(el)) #extract the existing node IDs
mat=matrix(0,nrow=length(lab),ncol=length(lab),dimnames=list(lab,lab)) #create a matrix of 0s with the node IDs as rows and columns
for (i in 1:nrow(el)) mat[el[i,1],el[i,2]]=mat[el[i,1],el[i,2]]+1 #for each row in the edgelist, find the appropriate cell in the empty matrix and add 1.

- Dai Shizuka

请注意，对于加权网络，您需要在 get.adjacency() 调用中添加 attr='weight'，以便它返回一个加权邻接矩阵而不是未加权版本。 - Keith Hughitt

很棒的链接，它展示了使用框架导入边列表的方法。但是我在Python中没有看到相应的API :/ - user305883

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从数据框架edges开始，使用igraph获取邻接矩阵：

head(edges)

  node1 node2
1   551   548
2   510   512
3   548   553
4   505   504
5   510   512
6   552   543

library(igraph)
as.matrix(get.adjacency(graph.data.frame(edges)))

    551 510 548 505 552 512 543 553 504 547 542
551   0   0   2   0   0   0   0   0   0   0   0
510   0   0   0   0   0   2   0   0   0   0   0
548   0   0   0   0   0   0   2   1   0   0   1
505   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0
552   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0
512   0   2   0   0   0   0   0   0   0   0   0
543   0   0   1   0   0   0   0   0   0   1   0
553   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
504   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
547   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
542   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0

- Sandipan Dey

0

使用qdapTools包的另一个可能性：

library(qdapTools)

el[rep(seq_len(nrow(el)), el[,'c']), c('a', 'b')] %>%
    {split(.[,'b'], .[,'a'])} %>%
    mtabulate()

##   1 2 3 4 5
## 1 0 0 0 0 3
## 2 0 0 0 1 0
## 3 0 0 2 0 0
## 4 0 1 0 0 0
## 5 1 0 0 0 0

- Tyler Rinker

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- ndoogan · Accepted Answer

这个回应只使用了基本的R语言。结果是一个标准矩阵，用于表示邻接矩阵。

 el  <- cbind(a=1:5, b=5:1) #edgelist (a=origin, b=destination)
 mat <- matrix(0, 5, 5)
 mat[el] <- 1
 mat
 #    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
 #[1,]    0    0    0    0    1
 #[2,]    0    0    0    1    0
 #[3,]    0    0    1    0    0
 #[4,]    0    1    0    0    0
 #[5,]    1    0    0    0    0

这里的mat是您从边列表el中定义的邻接矩阵，该列表是向量1:5和5:1的简单cbind。

如果您的边列表包括权重，则需要稍微不同的解决方案。

el <- cbind(a=1:5, b=5:1, c=c(3,1,2,1,1)) # edgelist (a=origin, b=destination, c=weight)
mat<-matrix(0, 5, 5)
for(i in 1:NROW(el)) mat[ el[i,1], el[i,2] ] <- el[i,3]  # SEE UPDATE
mat
#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
#[1,]    0    0    0    0    3
#[2,]    0    0    0    1    0
#[3,]    0    0    2    0    0
#[4,]    0    1    0    0    0
#[5,]    1    0    0    0    0

更新

后来我意识到前面的加权边列表示例中的for循环（第3行）是不必要的。您可以将其替换为以下矢量化操作：

mat[el[,1:2]] <- el[,3]