대칭 가중치 행렬을 순환하지 않고 무 방향성 가중 그래프로 변환 할 수있는 방법이 있습니까?

Question

특정 데이터 세트에서 팬더 데이터 프레임 객체를 얻었고이 df의 열 사이의 상관 관계를 계산했습니다.

다음 단계는이 상관 행렬에서 가중치 그래프로 이동하는 것입니다. 여기서 가중치는이 행렬에서 가져옵니다.

나는 약 100 개의 데이터 세트가 있으므로,이 목적을 위해 루핑을 사용하지 않는 것이 좋습니다 (또는 현명한 방법으로 수행하십시오).

"stack()"명령의 주된 문제점은 그래프가 방향이 지정되고 [(x, y) : weight0] 및 [(y, x) : weight0] 가장자리를 모두 포함한다는 것입니다. 그 복제본을 없애고 싶습니다. 여기 내 코드는 지금까지 있습니다 :

import pandas as pd 
import numpy as np 
import networkx as nx 



df1 = df1.corr() 
links = df1.stack().reset_index() 
links.columns = ['var1', 'var2','value'] 
links = links.loc[(links['var1'] != links['var2'])] 
G = nx.from_pandas_dataframe(links, 'var1', 'var2', 'value') 

Answer 1

당신은 상관 dataframe에서 더 직접적으로 갈 수 networkx하기 위해 (정말의 트림 단지 사각형 NumPy와 배열 인) :

correlation_matrix = df1.corr().values 
G = nx.from_numpy_matrix(correlation_matrix,create_using=nx.DiGraph()) 

당신이 경우

이

import numpy as np 
np.fill_diagonal(correlation_matrix, 0)