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아래의 링크를 통해 Google Colab 실습 코드와 함께 시청해보세요 🙂
코드 : https://colab.research.google.com/drive/1HOhdwhqPlPx0LrQ4VKf0lj_X9FheXPAw?usp=sharing
실습파일 : https://drive.google.com/file/d/1-aHTkjWjzS1JwehZdMIFXyXMhn2zIsfO/view?usp=sharing
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파이썬 네트워크 시각화 분석하기(python networkx 예제 …
파이썬 네트워크 시각화 분석하기(python networkx 예제) / 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100. Everly. 2022. 4. 16. 19:33. 이번 포스팅에서는 python networkx …
Source: suy379.tistory.com
Date Published: 6/17/2022
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NetworkX 파이썬 패키지를 이용한 네트워크 그래프 작성 – 유병혁
NetworkX는 그래프와 네트워크 연구를 위한 파이썬 라이브러리입니다. … 이전 글: 빅카인즈 뉴스 데이터를 이용한 ‘깃대종’ 연관규칙 분석 …
Source: foss4g.tistory.com
Date Published: 4/5/2022
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[NetworkX] 파이썬 네트워크 분석 1 (무방향, 방향 그래프 생성 …
[NetworkX] 파이썬 네트워크 분석 1 (무방향, 방향 그래프 생성하기). 뇌님 2022. 7. 30. 22:40. 네트워크(그래프)는 item들 간의 연결성을 포함, 표현하는 방식입니다 …Source: brain-nim.tistory.com
Date Published: 12/22/2022
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[python] NetworkX를 사용해서 데이터분석 및 시각화 해보기
[python] NetworkX를 사용해서 데이터분석 및 시각화 해보기. anweh 2020. 11. 2. 15:03. NetworkX는 파이썬 기반의 모듈로, 다양한 그래포 알고리즘을 제공한다.Source: anweh.tistory.com
Date Published: 3/24/2021
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파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석 – Coursera
Offered by University of Michigan. 이 과정은 NetworkX 라이브러리를 사용한 튜토리얼을 통해 학습자에게 네트워크 분석을 소개합니다. 과정 처음에는 네트워크 분석 …
Source: www.coursera.org
Date Published: 1/3/2021
View: 1012
Networkx를 활용한 네트워크 분석 기초 입문 정리 #1 – velog
Networkx를 활용한 네트워크 분석 기초 입문 정리 #1. … (3) Node는 파이썬 객체로서 다양한 형태 (Text, 이미지, 시계열 데이터 등)로 변이 용이
Source: velog.io
Date Published: 2/2/2021
View: 2408
파이썬으로 네트워크 시각화하기 – FEAT
Network analysis using NetworkX … NetworkX를 이용한 네트워크 분석 … 는 NetworkX 그래프를 입력으로 사용하는 대화형 네트워크 시각화 Python 패키지입니다.
Source: www.feat.com
Date Published: 11/19/2021
View: 7430
[팀 컨피던스]네트워크 분석 – 확진이 어떻게 진행되었을까 …
통계학과와 물리학과 전공생들이 뭉쳐서 올해 초부터 극성이었던 Cov19에 대해서 분석하고 시각화해보았습니다. 저희는 Python을 활용하여 전체적인 …
Source: dacon.io
Date Published: 11/26/2022
View: 9325
[Python] 연관어 네트워크 분석 with networkx package
전에 UCINET으로 네트워크 시각화 하는 방법에 대해서 적었는데, 이번에는 아예 Python으로 동시출현단어 쌍을 만들고 -> Gephi용 확장자인 graphml로 output을 산출 …
Source: gahwan.com
Date Published: 9/6/2022
View: 6844
Network Analysis 기초 – chaelist
그래프 생성; Basic Calculations; 네트워크 시각화; node, edge에 attribute 더하기 … network 분석에 특화된 python library인 networkx 를 사용.
Source: chaelist.github.io
Date Published: 10/27/2021
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주제에 대한 기사 평가 파이썬 네트워크 분석
- Author: KUDatahub
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- Date Published: 2021. 1. 3.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=TMZtwltQ1pE
NetworkX 파이썬 패키지를 이용한 네트워크 그래프 작성
안녕하세요? 이번 글은 NetworkX 파이썬 패키지를 이용한 네트워크 그래프 작성 방법을 정리합니다.
NetworkX는 그래프와 네트워크 연구를 위한 파이썬 라이브러리입니다. NetworkX 깃허브 | https://networkx.github.io/
앞서 정리한 단어 연관규칙(association rules)을 네트워크 그래프를 그려 가시화한다고 보시면 됩니다.
이전 글: 빅카인즈 뉴스 데이터를 이용한 ‘깃대종’ 연관규칙 분석 | http://blog.daum.net/geoscience/1407
자, 그럼 시작해볼까요?! 일단 분석을 위한 라이브러리를 추가합니다.
앞서 빅카인즈에서 1900년부터 2019년 6월까지 ‘깃대종’이 언급된 뉴스 데이터를 내려받고,
이 중 ‘제목’ 컬럼을 텍스트 파일로 별도 저장했었습니다. 빅카인즈(BIG KINDS) | https://www.bigkinds.or.kr/
해당 텍스트 파일을 열고,
단어빈도 분석을 위한 한나눔을 불러옵니다.
한국어 NLP를 위한 코엔엘파이(KoNLPy) 설치하기 | http://blog.daum.net/geoscience/1398
반복문을 통해 텍스트 파일을 한줄씩 읽어와 정규표현식을 적용하고 dataset에 기록해 갑니다.
re.sub()는 문자열에서 일치하는 텍스트를 다른 텍스트로 치환(substitution)할 때 사용합니다.
정규표현식에서 [], 즉 대괄호는 그 안에 있는 문자열을 포함하라는 의미입니다. ^는 이 패턴으로
시작해야 한다는 의미이며, 가-힣는 한글, a-zA-Z는 영문, \s는 공백(white space)을 정의합니다.
아래와 같이 단어들이 2차원 리스트로 추출된 결과를 확인합니다.
이제 어프라이어리(Apriori) 알고리즘을 적용하여 연관규칙 분석을 수행해 봅니다. 이전 글은
Mlxtend 라이브러리를 통해 구현했었는데요, 이번엔 보다 간단한 Apyori 패키지를 사용해 봤습니다.
Apyori | https://github.com/ymoch/apyori
연관 규칙(association rules)의 개념은 아래 글을 참고하시기 바랍니다.
Complete guide to Association Rules (1/2) | https://towardsdatascience.com/association-rules-2-aa9a77241654
Complete guide to Association Rules (2/2) | https://towardsdatascience.com/complete-guide-to-association-rules-2-2-c92072b56c84
아래 화면은 항목 개수가 2개이고 지지도(support)가 0.01 이상인 항목집합만 추려낸 결과입니다.
이제 위 항목들을 네트워크 그래프로 작성해 보겠습니다. 아래와 같이 네트워크 그래프를 정의합니다.
네트워크의 자료 구조는 노드와 엣지로 구성됩니다. 패이지랭크는 노드 순위를 제공하므로 노드 색상과 크기를 지정하는데 유용하게 사용됩니다.
NetworkX 패키지는 아래와 같이 다양한 레이아웃을 제공합니다.
네트워크 그래프를 그려볼까요?! 아래와 같이 단어간 연관성을 한눈에 보실 수 있습니다. 노드의 색상과 크기는 패이지랭크에 따라 다르게 표현됩니다.
레이아웃 지정에 따라 전혀 다른 느낌의 네트워크 그래프를 그려볼 수 있습니다. 간단하죠?!
그래프 레이아웃 | https://networkx.github.io/documentation/latest/reference/drawing.html#module-networkx.drawing.layout
[NetworkX] 파이썬 네트워크 분석 1 (무방향, 방향 그래프 생성하기)
네트워크(그래프)는 item들 간의 연결성을 포함, 표현하는 방식입니다.
그리고 파이썬을 이용해 네트워크 구조, 데이터셋을 쉽게 다룰 수 있습니다.
NetworkX라는 라이브러리를 이용하면 쉽게 진행할 수 있습니다. (공식링크)
# 기본 라이브러리는 아니기 때문에, 따로 설치해줘야 합니다. $ pip install networkx
1. 무방향 그래프(가장 기본적인 그래프) 생성하고 그리기
import networkx as nx %matplotlib notebook G = nx.Graph() G.add_edge(‘A’,’B’) G.add_edges_from([(‘B’,’C’),(‘C’,’F’),(‘C’,’E’),(‘E’,’D’),(‘F’,’G’)]) nx.draw_networkx(G)
NetworkX의 장점 중 하나는, 노드(node)를 먼저 정의하지 않았더라도
엣지(edge)만 정의함으로써 노드, 엣지를 모두 그래프에 입력할 수 있다는 점입니다.
G.add_edge(‘A’,’B’) 만으로 노드 A, B, 그리고 그 둘 사이의 엣지를 정의했습니다.
그리고 G.add_edges_from()를 이용해서 한번에 여러개의 엣지를 정의했습니다.
위 ppt의 그래프 그림과 일치합니다.
2. 방향 그래프 생성하고 그리기
방향 그래프(오른쪽)
import networkx as nx %matplotlib notebook G = nx.DiGraph() G.add_edge(‘B’,’A’) G.add_edges_from([(‘B’,’C’),(‘C’,’F’),(‘C’,’E’),(‘E’,’D’),(‘G’,’F’)]) nx.draw_networkx(G)
위 ppt 오른쪽 그래프 그림과 일치합니다
방향그래프는 DiGraph()를 사용합니다.
‘방향’을 가지고 있기 때문에, 입력 입력 순서를 주의해야 합니다.
G.add_edge(출발노드, 도착노드)임에 주의하세요.
그림을 그리면 화살표 부분이 굵은 선으로 표시되어서 나타납니다.
본 게시물은 Coursera의 Applied Social Network Analysis in Python(by Daniel Romero)를 통해 자습하며 작성한 게시물입니다.
[python] NetworkX를 사용해서 데이터분석 및 시각화 해보기
NetworkX는 파이썬 기반의 모듈로, 다양한 그래포 알고리즘을 제공한다.
우연히 알게된 라이브러리인데 생각보다 적용할 수 있는 영역이 다양하고, 무엇보다 그래프라는 툴을 사용하면 데이터 간의 상관관계나 연결성 등 분석할 수 있는 카테고리가 상당히 많아진다.
처음엔 데이터에 그래프라는 개념을 접목시킨다는 점이 다소 생소해서 해당 라이브러리에 익숙해지기까지 꽤나 시간이 걸렸지만…
일단 익숙해지고 나니까 그래프의 파워(?)를 느끼고 매우 신기했었다 ㅋㅋ
어쨌든~~ 오늘 사용할 데이터는 바로 이 데이터다.
Pokemon.csv 0.04MB
어디서 얻었는지 기억이 안나는 포켓몬 데이터다.
총 12개의 열이 있고, 행은 포켓몬 종류를 나타낸다. 총 800종이 있다.
포켓몬 종류가 이렇게 많은지 처음 알았음…;;
1. 필요한 라이브러리 불러오기
import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx
일단 필요한 라이브러리부터 불러오기~~
networkx는 nx로 줄여쓰는 것이 일반적이다. numpy를 np로 줄여쓰는 것과 똑같음.
2. 데이터 불러오기
data = pd.read_csv(‘C:/Users/user/Desktop/PyStudy/Pokemon.csv’) data.head() #상위 다섯개 data.tail() #하위 다섯개 print(len(data.isnull().any())) #null값이 있는지 확인 data.isnull().any() data[‘Type 2’].replace(np.nan, ‘0’, inplace = True) #null값 채워주기 data[‘Type 2’].head(10) #’Type 2’컬럼의 상위 열개 출력 print(“Number of pokemon are: ” + str(data[‘Name’].nunique())) #포켓몬 종류 name = pd.DataFrame(data[‘Name’].unique().tolist(), columns = [‘Pokemon’]) #포켓몬 종류 DataFrame npoke_total = data.copy() print(npoke_total.columns) #컬럼명확인 npoke_total = pd.concat([npoke_total[‘Name’], data[‘Total’]], axis=1) #포켓몬 종류와 각각의 종류 별로 몇마리인지
pd.read_csv를 사용하면 엑셀 시트를 불러올 수 있다. data라는 변수에 할당.
data.head()와 data.tail()은 상위/하위 다섯개 (조정 가능)의 데이터를 확인해주는 코드인데, 엑셀 시트안에 데이터가 어떻게 들어가 있는지 대충 확인할 때 사용하기 좋다.
엑셀 데이터로 분석을 시작하기 전엔 항상 null값이 있는지 확인을 해줘야한다.
print(len(data.isnull().any())로 null값의 갯수를 확인하고, null값이 들어가있는 컬럼을 찾아서 0으로 일괄 입력 해주었다.
print(“Number of pokemon are: ” + str(data[‘Name’].nunique())) 로 포켓몬 종류가 총 몇 개인지 확인해줬다.
포켓몬 종류수
그리고 포켓몬의 종류 이름들을 ‘name’이라는 리스트에 저장해줬다. 컬럼명은 ‘Pokemon’.
name 리스트
npoke_total에는 포켓몬의 종류 이름과 각각의 종류가 몇 마리씩 있는지 (엑셀 시트의 ‘Total’컬럼) 정보를 넣어주었다.
npoke_total 리스트
3. 분석 및 시각화
3.1 포켓몬 종류 별 몇 마리?
포켓몬 종류 별 개체수 상위 30에 대한 시각화 결과이다.
sns.set() plt.figure(figsize=(8,20)) ax = sns.barplot(x = ‘Total’, y = ‘Name’, data = npoke_total.sort_values(by = ‘Total’, ascending = False).head(30)) ax.set(xlabel = ‘Overall’, ylabel = ‘Pokemon’) plt.show()
개체수 상위 30 종류
3.2 종류 별 연관 그래프
데이터의 Type1 컬럼을 보면 다른 종류임에도 동일한 Type1 정보를 가지고 있는 케이스가 잇다.
포켓몬을 본지가 너무 오래돼서… Type1이 정확히 뭘 의미하는지는 모르겠지만 (아마도 속성일 것이라 추정)
포켓몬 종류별로 Type1에 대한 연관성 그래프를 시각화 했다. (드디어 NetworkX 라이브러리 사용!)
#Network analysis g = nx.Graph() g = nx.nx.from_pandas_edgelist(data, source = ‘Name’, target = ‘Type 1’) print(nx.info(g)) plt.figure(figsize=(20, 20)) pos = nx.spring_layout(g, k = 0.15) nx.draw_networkx(g,pos, node_size = 25, node_color = ‘blue’) plt.show()
출력 결과 시각화 결과
3.3 Type1 별 비율
시각화 결과, 물속성의 포켓몬의 개체수가 가장 많고, 요정속성?의 포켓몬 개체수가 가장 적은 것을 확인할 수 있었다.
파이팅 속성은 도대체 뭐지… 공격형 포켓몬이라는 건가?
gen1 = data[data.Generation == 1] types = gen1[‘Type 1’] explode = np.arange(len(types.unique())) * 0.01 colors = [ ‘red’, ‘blue’, ‘yellow’, ‘green’ ] types.value_counts().plot.pie( explode=explode, colors=colors, title=”Percentage of Different Types of Pokemon”, autopct=’%1.1f%%’, shadow=True, startangle=90, figsize=(9,9) ) plt.tight_layout() plt.show()
3.4 전설의 포켓몬 vs. 비전설의 포켓몬
types = gen1[‘Legendary’] explode = np.arange(len(types.unique())) * 0.01 colors = [ ‘yellow’, ‘green’ ] types.value_counts().plot.pie( explode=explode, colors=colors, title=”Percentage of Legendary to NoN-Legendary”, autopct=’%1.1f%%’, shadow=True, startangle=90, figsize=(6,6) ) plt.tight_layout() plt.show()
3.5 1세대 포켓몬 대상으로 Type1 연결성 분석
g = nx.from_pandas_dataframe(gen1,source=’Name’,target=’Type 1′) print(nx.info(g)) nx.Graph() plt.figure(figsize=(20, 20)) pos=nx.spring_layout(g, k=0.0319) nx.draw_networkx(g,pos,node_size=805, node_color=’pink’, font_size=15) plt.show()
[팀 컨피던스]네트워크 분석 – 확진이 어떻게 진행되었을까?(Python)
‘안녕하세요! 저희는 ‘팀 컨피던스’입니다.
통계학과와 물리학과 전공생들이 뭉쳐서 올해 초부터 극성이었던 Covid19에 대해서 분석하고 시각화해보았습니다.
저희는 Python을 활용하여 전체적인 역학관계를 네트워크로 시각화하고 분석하였습니다.
아래의 글을 읽어보시고 유익하셨다면, 투표 부탁드립니다. !!
조금 번거로우시겠지만, 저희의 본 게시글인 https://www.dacon.io/competitions/official/235590/codeshare/988 으로 들어와서 추천 눌러주시면 더 감사하겠습니다!!
[Python] 연관어 네트워크 분석 with networkx package
전에 UCINET으로 네트워크 시각화 하는 방법에 대해서 적었는데, 이번에는 아예 Python으로 동시출현단어 쌍을 만들고 -> Gephi용 확장자인 graphml로 output을 산출하는 과정에 대해서 적어보고자 한다.
동시출현 단어쌍 만들기
먼저 pandas를 불러온 후에, readlines 명령어로 미리 형태소분석이 된 데이터를 불러온다.
import pandas as pd f = open(“파일 위치/파일명.txt”, encoding=’UTF8′) lines = f.readlines() #라인으로 불러오기 len(lines) #라인 갯수 알아보기 lines #데이터 잘 불러와졌는지 확인
word_list를 만들어서 lines의 데이터를 넣어준다. (append)
words_list=[] for text in lines: #list에 있는 lines데이터를 하나씩 불러올 때 text로 불러오는데 탭 구분으로 strip(앞뒤 공백 없애기) 해라 words_list.append(text.split(‘\t’)[2].strip()) words_list[0] #확인하기
우선 동시출현 단어쌍을 만드는 방법에 대해서 이해해보자. temp2에 단어 4개를 집어넣은 다음에, 아래와 같이 for문을 돌려보자.
temp2 = [“빠빠”,”엄마”,”누나”,”나”] count = {} #이 괄호는 dictionary for i, a in enumerate(temp2): #i(0,1,2,3)에는 인덱스가 나오고 a에는 temp2의 빠빠”,”엄마”,”누나”,”나”가 나옴 for b in temp2[i+1:]: #b에는 i에 하나씩 더해서 비교함 #if a == b: continue #같은 단어의 경우는 세지 않음 #[가,나]와 [나,가]를 같은 것으로 취급 (정렬하고 싶다) 카운트에서 if a>b: #가나다 순으로 안 되어있으면 b, a로 바꿔서 keyvalue값을 넣어줘라 count[b, a] = count.get((b, a),0) + 1 #key값이 없으면 디폴트로 0 넣기 else :#가나다 순으로 되어 있으면 그대로 가면 됨 count[a, b] = count.get((a, b),0) + 1
count 딕셔너리를 조회해보면
count
아래와 같이 4C2 (조합ㅎㅎ)인 6개 동시출현쌍에서 동시출현 횟수를 알 수 있다!
count = {} #동시출현 빈도가 저장될 dict for line in words_list: #하나의 문서에서 동일한 단어가 두번 나와도 두번의 동시출현으로 고려X words = list(set(line.split())) #한줄씩 읽어와서 단어별로 분리(unique한 값으로 받아오기) #split은 띄어쓰기를 단어로 구분하라는 함수 for i, a in enumerate(words): for b in words[i+1:]: if a>b: count[b, a] = count.get((b, a),0) + 1 else : count[a, b] = count.get((a, b),0) + 1
set([“아빠”,”아빠”,”엄마”])
count.get((“a”, “b”),0) #a, b라는 key가 없을 때는 디폴트를 0으로 해라 count
#dictionary형 자료형을 판다스 데이터프레임으로 만들어줌 #orient=index를 넣어야 행으로 쭉 나열이 됨 df=pd.DataFrame.from_dict(count, orient=’index’) df.head()
list1=[] for i in range(len(df)): #index를 중심으로 계속 중첩해서 list에 넣는다 list1.append([df.index[i][0],df.index[i][1],df[0][i]])
#pandas 이용해서 df형태로 만들기 df2=pd.DataFrame(list1, columns=[“term1″,”term2″,”freq”])
#pandas 이용해서 sorting 하기 (디폴트가 오름차순이라서 false 꼭 써줘야 내림차순으로 나옴) df3=df2.sort_values(by=[‘freq’],ascending=False)
df3.head(100)
Networkx패키지로 네트워크 분석하기
#추천 참고자료
박건영. 2019. Networkx를 활용한 네트워크 분석 기법 기초 입문
import numpy as np import networkx as nx import operator #np.where는 조건문 만드는 것: (슬라이싱) 빈도가 5개 이상인 것만 잘라내면 1027개가 나온다. (참인 조건의 인덱스 추출) len((np.where(df3[‘freq’]>=5))[0])
G=nx.Graph() for i in range(1027): #print(pair) G.add_edge(df3[‘term1’][i], df3[‘term2’][i], weight=int(df3[‘freq’][i]))
# Compute centralities for nodes. # The degree centrality values are normalized by dividing by the maximum possible degree in a simple graph n-1 where n is the number of nodes in G. dgr = nx.degree_centrality(G) btw = nx.betweenness_centrality(G) cls = nx.closeness_centrality(G)
# itemgetter(0): key 또는 itemgetter(1): value로 sort key, reverse=True (descending order) sorted_dgr = sorted(dgr.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) sorted_btw = sorted(btw.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) sorted_cls = sorted(cls.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
print(“** degree **”) for x in range(20): print(sorted_dgr[x]) print(“** betweenness **”) for x in range(20): print(sorted_btw[x]) print(“** closeness **”) for x in range(20): print(sorted_cls[x])
#단어끼리 서로 빈도를 세는 데이터셋을 만들었을 때 Gaphi로 시각화하는 것 전단계: graphml 확장자 형식으로 만들기 class MakeGraphml: def make_graphml(self, pair_file, graphml_file): out = open(graphml_file, ‘w’, encoding = ‘utf-8’) entity = [] e_dict = {} count = [] for i in range(len(pair_file)): e1 = pair_file.iloc[i,0] e2 = pair_file.iloc[i,1] #frq = ((word_dict[e1], word_dict[e2]), pair.split(‘\t’)[2]) frq = ((e1, e2), pair_file.iloc[i,2]) if frq not in count: count.append(frq) # ((a, b), frq) if e1 not in entity: entity.append(e1) if e2 not in entity: entity.append(e2) print(‘# terms: %s’% len(entity)) #create e_dict {entity: id} from entity for i, w in enumerate(entity): e_dict[w] = i + 1 # {word: id} out.write( “
” + “ ” + “ ” + “ ” + ” “) # nodes for i in entity: out.write(“
” + ” “) out.write(“” + i + “” + ”
“) out.write(““) # edges for y in range(len(count)): out.write(“
” + ” “) out.write(“” + str(count[y][1]) + “” + ”
“) #out.write(“
“+” “) #out.write(“” + str(count[y][1]) +”“+”
“) out.write(““) out.write(“ “) print(‘now you can see %s’ % graphml_file) #pairs.close() out.close()
gm = MakeGraphml()
graphml_file = ‘파일명.graphml’
#iloc는 인덱스 index of location 열에서 : 써야 함 (열 전체 보여주려면) gm.make_graphml(df3.iloc[0:1027,:], graphml_file)
f.close()
Network Analysis 기초
color_map = [] for n , d in G . nodes ( data = True ): if d [ ‘class’ ] == ‘one’ : color_map . append ( ‘pink’ ) elif d [ ‘class’ ] == ‘two’ : color_map . append ( ‘skyblue’ ) else : color_map . append ( ‘lightgrey’ ) nx . draw_networkx ( G , node_color = color_map ) plt . axis ( ‘off’ ) # turn off axis plt . show ()
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