gephi安装
1、gephi的下载链接：http://www.pc6.com/softview/SoftView_410864.html
2、gephi使用需要配置Java环境：
Jdk下载地址：https://www.jb51.net/softs/691593.html
jdk配置：https://www.cnblogs.com/xiaoyh/p/9570398.html
3、走好以上步骤，启动即可使用gephi
python生成共现矩阵
该程序为txt文本输入，修改了原github上的读csv数据方法。原github地址：https://github.com/SparksFly8/Co-occurrence-Matrix
def get_txt(filePath):#读取txt文件data=pd.read_table(filePath)dataset=[]for i in range(len(data)):r=data.loc[i,'b'].replace(' ',',')dataset.append(r)return dataset
def str2csv(filePath, s):'''将字符串写入到本地csv文件中:param filePath: csv文件路径:param s: 待写入字符串(逗号分隔格式)'''with open(filePath, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(s)print('写入文件成功,请在'+filePath+'中查看')def sortDictValue(dict, is_reverse):'''将字典按照value排序:param dict: 待排序的字典:param is_reverse: 是否按照倒序排序:return s: 符合csv逗号分隔格式的字符串'''# 对字典的值进行倒序排序,items()将字典的每个键值对转化为一个元组,key输入的是函数,item[1]表示元组的第二个元素,reverse为真表示倒序tups = sorted(dict.items(), key=lambda item: item[1], reverse=is_reverse)s = ''for tup in tups: # 合并成csv需要的逗号分隔格式s = s + tup[0] + ',' + str(tup[1]) + '\n'return sdef build_matrix(co_authors_list, is_reverse):'''根据共同作者列表,构建共现矩阵(存储到字典中),并将该字典按照权值排序:param co_authors_list: 共同作者列表:param is_reverse: 排序是否倒序:return node_str: 三元组形式的节点字符串(且符合csv逗号分隔格式):return edge_str: 三元组形式的边字符串(且符合csv逗号分隔格式)'''node_dict = {} # 节点字典,包含节点名+节点权值(频数)edge_dict = {} # 边字典,包含起点+目标点+边权值(频数)# 第1层循环,遍历整表的每行作者信息for row_authors in co_authors_list:row_authors_list = row_authors.split(',') # 依据','分割每行所有作者,存储到列表中# 第2层循环,遍历当前行所有作者中每个作者信息for index, pre_au in enumerate(row_authors_list): # 使用enumerate()以获取遍历次数index# 统计单个作者出现的频次if pre_au not in node_dict:node_dict[pre_au] = 1else:node_dict[pre_au] += 1# 若遍历到倒数第一个元素,则无需记录关系,结束循环即可if pre_au == row_authors_list[-1]:breakconnect_list = row_authors_list[index+1:]# 第3层循环,遍历当前行该作者后面所有的合作者,以统计两两作者合作的频次for next_au in connect_list:A, B = pre_au, next_au# 固定两两作者的顺序if A > B:A, B = B, Akey = A+','+B # 格式化为逗号分隔A,B形式,作为字典的键# 若该关系不在字典中,则初始化为1,表示作者间的合作次数if key not in edge_dict:edge_dict[key] = 1else:edge_dict[key] += 1# 对得到的字典按照value进行排序node_str = sortDictValue(node_dict, is_reverse) # 节点edge_str = sortDictValue(edge_dict, is_reverse) # 边return node_str, edge_strif __name__ == '__main__':readfilePath = r'data.txt'writefilePath1 = r'node2.csv'writefilePath2 = r'edge2.csv'# 读取csv文件获取作者信息并存储到列表中co_authors_list = get_txt(readfilePath)# 根据共同作者列表, 构建共现矩阵(存储到字典中), 并将该字典按照权值排序node_str, edge_str = build_matrix(co_authors_list, is_reverse=True)print(edge_str)# 将字符串写入到本地csv文件中str2csv(writefilePath1, node_str)str2csv(writefilePath2, edge_str)
附data.txt文件样式：
