网络x和igraph之间的接口

Question

我已经使用networkx相当长的时间了，它一直以来都能够在很少的调整下满足我的需求，直到最近我开始研究社区检测。与之相比，igraph Python软件包似乎具有更广泛的社区检测方法实现（即使与添加了Thomas Aynaud的community软件包的networkx相比也是如此）。我想知道是否存在已经存在且经过测试的API，可以将networkx图形容易地转换为igraph结构，这样我就可以利用igraph在这个领域提供的功能了吗？

非常感谢您的答复。

- Moses Xu

Answer 1

这里有两种将NetworkX图转换为igraph的方法：

import networkx as nx, igraph as ig

# create sample NetworkX graph
g = nx.planted_partition_graph(5, 5, 0.9, 0.1, seed=3)

# convert via edge list
g1 = ig.Graph(len(g), list(zip(*list(zip(*nx.to_edgelist(g)))[:2])))
  # nx.to_edgelist(g) returns [(0, 1, {}), (0, 2, {}), ...], which is turned
  #  into [(0, 1), (0, 2), ...] for igraph

# convert via adjacency matrix
g2 = ig.Graph.Adjacency((nx.to_numpy_matrix(g) > 0).tolist())

assert g1.get_adjacency() == g2.get_adjacency()

在我的机器上，使用边缘列表对以下2500个节点的图表现出了略微更快的速度：（请注意，下面的代码仅适用于Python 2；我已更新上面的代码以与Python 2/3兼容。）

In [5]: g = nx.planted_partition_graph(50, 50, 0.9, 0.1, seed=3)

In [6]: %timeit ig.Graph(len(g), zip(*zip(*nx.to_edgelist(g))[:2]))
1 loops, best of 3: 264 ms per loop

In [7]: %timeit ig.Graph.Adjacency((nx.to_numpy_matrix(g) > 0).tolist())
1 loops, best of 3: 496 ms per loop

对于g = nx.complete_graph(2500)，使用边列表也略快一些。

- Ulrich Stern

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这个回答可能需要更新适用于Python 3。zip不再支持下标访问。 - Arya McCarthy

@AryaMcCarthy，已完成。我一直很喜欢使用Python 2，但最近遇到了一些只支持Python 3的包，所以是时候准备切换了。 :) - Ulrich Stern

Answer 2

Networkx和python-igraph都支持广泛的读写算法（networkx, python-igraph）。

至少有两种格式（GML和Pajek）在两者之间是常见的，尽管我没有尝试过。

- Andrew Walker

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感谢Andrew的快速回答。事实证明，在iGraph中仅重建NetwrokX图的拓扑结构相当简单 - 难点在于节点和边缘属性。但这已足以进行社区检测 :) - Moses Xu

Answer 3

当我尝试在igraph或nx上存储节点/边缘的名称时，这是我的一行代码版本，它在从igraph对象g转移时也传输节点名称到nx：

G = nx.from_edgelist([(names[x[0]], names[x[1]])
                      for names in [g.vs['name']] # simply a let
                      for x in g.get_edgelist()], nx.DiGraph())

如果需要 igraph 对象，但只有 G（nx 对象）可用，则需要反过来进行转换：

g = igraph.Graph.TupleList(G.edges(), directed=True)

当然，这些并不完全转移，因为其他节点属性和边缘属性转移也遗漏了，但我希望在您没有它们的情况下会有用。

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更详细的版本可以让您在从igraph到nx的传输过程中更加掌控：

G = nx.DiGraph()
names = g.vs['name']
G.add_nodes_from(names)
G.add_edges_from([(names[x[0]], (names[x[1]])) for x in g.get_edgelist()])

从nx到igraph：

g = igraph.Graph(directed=True)
g.add_vertices(G.nodes())
g.add_edges(G.edges())

（也在这里发布了）

请问需要翻译的具体内容是什么？

- Ebrahim Byagowi

Answer 4

现在这很容易了

import igraph
g = igraph.Graph.from_networkx(G)

from_networkx() 的文档可以在 这里 找到，其实现的源代码可以在 这里 找到。

- rlchqrd

Answer 5

在使用 GML 和 Pajek之后，我使用 GraphML 将我的图形转移了过来。

EdgeList 也可以，但其主要缺点是丢弃了节点标识符。

我使用 R - iGraph（在 Python igraph 中有类似的函数）导出了我的无向图：

write_graph(igraphNetwork, exportFilePath, format = "graphml") 其中，exportFilePath 可以为 "folder/yournetwork.graphml" 等路径。

然后，通过 Python - NetworkX 进行导入，并按节点属性名重新标记：

import networkx as nx
G = nx.read_graphml(exportFilePath)
G = nx.relabel_nodes(G, nx.get_node_attributes(G, 'name'))

我保留了节点标识符来实现这种方式。

- Simon Stolz