[20140830, pycon2014] networkx를 이용한 네트워크 분석
DESCRIPTION
UNIST(유니스트) NaturalScience Mathematical Sciences Kyunghoon Kim 자연과학부 수리과학과 김경훈 기본적인 네트워크 분석 Python Library NetworkX Tutorial Korean Version http://www.pycon.kr/2014/program/7 Slideshare View 창에서는 슬라이드의 링크들이 모두 적용되지 않는 것 같습니다. Save 하셔서 보시면 모든 링크들을 사용하실 수 있습니다.TRANSCRIPT
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숙명여자대학교 창학관 젬마홀
NetworkX를이용한네트워크분석
김경훈
유니스트 수리과학과
kyunghoonunistackr
2014년 8월 30일
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 1 94
이번 TALK의목적
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 2 94
About me
Speaker
김경훈 (대학원생)
UNIST (Ulsan National Institute of Science and Technology)
자연과학부수리과학과
Lab
Adviser Bongsoo Jang
Homepage httpamathunistackr
ldquoBe the light that shines the world with science and technologyrdquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 3 94
목차
1 네트워크
2 네트워크그리기
3 네트워크계산
4 데모
드라마네트워크
프로그래밍언어네트워크
페이스북친구네트워크
5 기타기능
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 4 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 5 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 6 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 7 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 8 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 9 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 10 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 2: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/2.jpg)
이번 TALK의목적
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 2 94
About me
Speaker
김경훈 (대학원생)
UNIST (Ulsan National Institute of Science and Technology)
자연과학부수리과학과
Lab
Adviser Bongsoo Jang
Homepage httpamathunistackr
ldquoBe the light that shines the world with science and technologyrdquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 3 94
목차
1 네트워크
2 네트워크그리기
3 네트워크계산
4 데모
드라마네트워크
프로그래밍언어네트워크
페이스북친구네트워크
5 기타기능
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 4 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 5 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 6 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 7 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 8 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 9 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 10 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 3: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/3.jpg)
About me
Speaker
김경훈 (대학원생)
UNIST (Ulsan National Institute of Science and Technology)
자연과학부수리과학과
Lab
Adviser Bongsoo Jang
Homepage httpamathunistackr
ldquoBe the light that shines the world with science and technologyrdquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 3 94
목차
1 네트워크
2 네트워크그리기
3 네트워크계산
4 데모
드라마네트워크
프로그래밍언어네트워크
페이스북친구네트워크
5 기타기능
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 4 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 5 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 6 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 7 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 8 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 9 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 10 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 4: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/4.jpg)
목차
1 네트워크
2 네트워크그리기
3 네트워크계산
4 데모
드라마네트워크
프로그래밍언어네트워크
페이스북친구네트워크
5 기타기능
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 4 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 5 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 6 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 7 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 8 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 9 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 10 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 5: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/5.jpg)
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 5 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 6 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 7 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 8 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 9 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 10 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 6: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/6.jpg)
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 6 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
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네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 8 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 9 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
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네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
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네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
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네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
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엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
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네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 7: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/7.jpg)
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 7 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 8 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 9 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 10 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 8: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/8.jpg)
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 8 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 9 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 10 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 9: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/9.jpg)
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 9 94
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 10 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 10: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/10.jpg)
네트워크
데이터 추상화
httpenwikipediaorgwikiKC3B6nigsberg
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 10 94
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 11: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/11.jpg)
네트워크
데이터 추상화
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 11 94
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 12: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/12.jpg)
네트워크
gtgtgt G = nxMultiGraph()
gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquoArsquolsquoBrsquolsquoCrsquolsquoDrsquo])
gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoBrsquo)(lsquoArsquolsquoDrsquo)(lsquoBrsquolsquoDrsquo)
(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoBrsquolsquoCrsquo)(lsquoCrsquolsquoDrsquo)])
gtgtgt nxdraw(G)
gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 12 94
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
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노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
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네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 13: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/13.jpg)
네트워크
네트워크 노드(Node) 엣지(Edge)
인터넷네트워크 컴퓨터 케이블
월드와이드웹 웹페이지 하이퍼링크
인용네트워크 글 인용
전력망 발전기 전선
친구네트워크 사람 친구관계
신진대사네트워크 대사산물 반응
신경망 뉴런 시냅스
먹이사슬네트워크 종 포식
표네트워크예제
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 13 94
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
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페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 14: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/14.jpg)
NetworkX Python Library
NetworkX is a Python language software package for the creation
manipulation and study of the structure dynamics and functions of
complex networks
Features
1 무방향성방향성다중그래프등의데이터구조
2 Nodes can be rdquoanythingrdquo (eg text images XML records)
3 Edges can hold arbitrary data (eg weights time-series)
4 표준적인그래프알고리즘
5 BSD라이센스
6 Well tested more than 1800 unit tests
7 PYTHON LIBRARY김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 14 94
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 15 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
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네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
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엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
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네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
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네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
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네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 15: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/15.jpg)
NetworkX설치방법
수동설치
httpspypipythonorgpypinetworkx
자동설치
easy install networkx
pip install networkx
sudo apt-get install python-networkx
통합설치
Enthought Canopy
Continuum Analytics Anaconda
Python(xy)
WinPython
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네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
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네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
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노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
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노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
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엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
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엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
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네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
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네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
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점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 16: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/16.jpg)
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 16 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 17: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/17.jpg)
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 17 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 18: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/18.jpg)
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 18 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
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엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
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노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
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엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
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네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
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네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
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네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
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점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
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Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
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데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 19: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/19.jpg)
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 19 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 20: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/20.jpg)
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 20 94
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
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노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 21: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/21.jpg)
네트워크의간단한예
1 gtgtgt import networkx as nx 라이브러리를 nx로 불러오기
2 gtgtgt import matplotlibpyplot as plt plt로 불러오기
3 gtgtgt G = nxGraph() 빈 그래프 구조 G 생성
4 gtgtgt Gadd_edge(12) 엣지 추가
5 gtgtgt nxdraw(G) 그래프 G 그리기
6 gtgtgt pltshow() pyplot으로 보여주기
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 21 94
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 22: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/22.jpg)
노드를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_node(lsquoapplersquo) 노드 lsquoapplersquo 추가
3 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt fruits = [lsquobananarsquolsquokiwirsquolsquomangorsquo]
7 gtgtgt Gadd_nodes_from(fruits) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gnodes() 노드들 보기
10 [lsquoapplersquo lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 22 94
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
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노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
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엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
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네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
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네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
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네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
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점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 23: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/23.jpg)
엣지를정의하는방법
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) lsquoapplersquo과 lsquobananarsquo의 관계(엣지) 추가
3 gtgtgt Gadd_edges_from([(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)])
4 리스트로 추가 1
5 or
6 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquolsquomangorsquo)(lsquoapplersquolsquokiwirsquo)]
7 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 리스트로 추가 2
8
9 gtgtgt Gedges() 엣지들 보기
10 [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 23 94
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 24: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/24.jpg)
노드의속성부여하기 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
4
5 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo][lsquokindrsquo] = lsquofruitrsquo
6 gtgtgt Gnode[lsquokiwirsquo]
7 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
8 gtgtgt Gnodes(data=True)
9 [(lsquokiwirsquo lsquokindrsquo lsquofruitrsquo) (lsquomangorsquo ) (lsquoapplersquo )
10 (lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 24 94
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 25: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/25.jpg)
노드의속성부여하기 2
1 gtgtgt Gadd_node(lsquokiwirsquo kind=lsquofruitrsquo)
2 gtgtgt Gadd_nodes_from([lsquobananarsquo lsquoapplersquo] kind=lsquofruitrsquo)
3 gtgtgt Gnode[lsquobananarsquo]
4 lsquokindrsquo lsquofruitrsquo
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 25 94
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 26: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/26.jpg)
엣지에속성부여하기 1
1 gtgtgt Gedges()
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo) (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gedges(data=True)
4 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo ) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo ) (lsquoapplersquo
5 lsquobananarsquo )]
6
7 gtgtgt Gadd_edge(lsquoapplersquo lsquomangorsquo weight=25)
8 gtgtgt Gadd_edges_from(relations color=lsquobluersquo)
9 gtgtgt G[lsquoapplersquo][lsquomangorsquo][lsquoweightrsquo]=5
10 gtgtgt Gedge[lsquoapplersquo][lsquokiwirsquo][lsquoweightrsquo]=2
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 26 94
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 27: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/27.jpg)
엣지에속성부여하기 2
1 gtgtgt Gedges(data=True)
2 [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquocolorrsquo lsquobluersquo lsquoweightrsquo 5)
4 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo )]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 27 94
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 28 94
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 28: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/28.jpg)
네트워크그리기
네트워크가 정의되기 위해서는
점(Objects Vertices Nodes Sites Actors )
선(Relations Edges Links Bonds Ties )
+
점의위치
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네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
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네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
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점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
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Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
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nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
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Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
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네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 29: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/29.jpg)
네트워크그리기
1 gtgtgt G = nxGraph()
2 gtgtgt relations = [(lsquoapplersquo lsquobananarsquo) (lsquokiwirsquo lsquoapplersquo)
3 (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)]
4 gtgtgt Gadd_edges_from(relations) 점 선 생성
5 gtgtgt nxdraw(G) 점의 위치를 spring layout으로 생성
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 29 94
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 30 94
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 31 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 32 94
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 33 94
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 30: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/30.jpg)
네트워크그리기
1 gtgtgt nxdraw(G) 기본 그리기
2 gtgtgt nxdraw_circular(G) 원 위에 노드 놓기
3 gtgtgt nxdraw_graphviz(G) Graphviz 사용
4 gtgtgt nxdraw_random(G) 균등 분포를 이용한 랜덤
5 gtgtgt nxdraw_shell(G) 동심원 위에 노드 놓기
6 gtgtgt nxdraw_spectral(G) 그래프 라플라시안의 고유 벡터 기반
7 gtgtgt nxdraw_spring(G) Fruchterman-Reingold force-directed alg 기반
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점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
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네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
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Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
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Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
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nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
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Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
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네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
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최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
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네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
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네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
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드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 31: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/31.jpg)
점의위치정하기
1 gtgtgt pos = nxspectral_layout(G) nxspring_layout
2 gtgtgt print pos
3 rsquokiwirsquo array([ 1 0]) rsquomangorsquo array([ 0 1])
4 rsquoapplersquo array([ 066666667 066666667]) rsquobananarsquo
5 array([ 1 1])
6
7 gtgtgt nxdraw(G pos)
8 gtgtgt pltshow()
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
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최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
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네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
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네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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참고자료
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공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 32: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/32.jpg)
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
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네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
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네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
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Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
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nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
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Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
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Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
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네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
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네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
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경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
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최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
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네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
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네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
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행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
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NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
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데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
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드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 33: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/33.jpg)
지금까지한것
지금까지 한 것
점선정의
점선속성정의
점위치정의
뒤에서 할 것
점의특징계산
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네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
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nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
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Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
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Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
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네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
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네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
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네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
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네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
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행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
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NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
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데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
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드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 34: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/34.jpg)
네트워크계산
각점의특징계산
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
3 gtgtgt nxto_numpy_matrix(G)
4 matrix([[ 0 0 1 0]
5 [ 0 0 1 0]
6 [ 1 1 0 1]
7 [ 0 0 1 0]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 34 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
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Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
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nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
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Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
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Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
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네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
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최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
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네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
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네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
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행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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Netvizz
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 35: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/35.jpg)
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 35 94
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 36: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/36.jpg)
네트워크rArr행렬rArr 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 36 94
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 37: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/37.jpg)
Degree계산하기
1 gtgtgt print Gdegree()
2 lsquokiwirsquo 1 lsquomangorsquo 1 lsquoapplersquo 3 lsquobananarsquo 1
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
=
1
1
3
1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 37 94
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 38: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/38.jpg)
Degree에따른노드의크기변화
1 gtgtgt relations = [(lsquokiwirsquo lsquoapplersquo) (lsquomangorsquo lsquoapplersquo)
2 (lsquoapplersquo lsquobananarsquo)]
3 gtgtgt Gadd_edges_from(relations)
4 gtgtgt degree = nxdegree(G)
5 gtgtgt nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degreevalues()])
6 gtgtgt pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 38 94
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 39: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/39.jpg)
nxdraw()
1 nxdraw(G pos=None ax=None hold=None kwds)
2 kwds 문서 링크
3 pos with_labels ax nodelist edgelist node_size
4 node_color node_shape alpha cmap vmin vmax
5 linewidths width edge_color edge_cmap edge_vmin
6 edge_vmax style labels font_size font_color
7 font_weight font_family label
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 39 94
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 40: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/40.jpg)
Degree Rank그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt 문서 링크
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degree_sequence=sorted(nxdegree(G)values()reverse=True) Degree 리스트 값 생성
7 dmax=max(degree_sequence)
8
9 pltloglog(degree_sequencersquob-rsquomarker=rsquoorsquo)
10 plttitle(Degree rank plot)
11 pltylabel(degree)
12 pltxlabel(rank)
13
14 draw graph in inset
15 pltaxes([045045045045])
16 pos=nxspring_layout(G)
17 pltaxis(rsquooffrsquo)
18 nxdraw_networkx_nodes(Gposnode_size=20)
19 nxdraw_networkx_edges(Gposalpha=04)
20
21 pltsavefig(degree_rankpng)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 40 94
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 41: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/41.jpg)
Degree분포그리기
1 __author__ = Aric Hagberg ltarichagberggmailcomgt
2 import networkx as nx
3 import matplotlibpyplot as plt
4 G = nxgnp_random_graph(100002) binomial_graph 생성
5
6 degrees = nxdegree(G)values()
7 dmax=max(degrees)
8
9 h bins = nphistogram(degrees bins=dmax)
10 hmax = max(h)
11 pltaxis([1 dmax 1 hmax])
12 x=binscompress(h)
13 y=hcompress(h)
14
15 pltloglog(xy rsquobo-rsquo)
16 plttitle(Degree distribution)
17 pltxlabel(degree)
18 pltylabel(number of nodes)
19 pltsavefig(degree_distributionpng)
20 pltshow()
21 pltaxes([01010505])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 41 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
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네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
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네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
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네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
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행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
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NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
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데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 42: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/42.jpg)
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 42 94
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
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네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
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데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
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드라마대본을이용한네트워크
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언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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웹 크롤링 방법
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페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
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노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 43: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/43.jpg)
네트워크rArr행렬rArr 2
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
1 gtgtgt Gnodes()
2 [lsquokiwirsquo lsquomangorsquo lsquoapplersquo lsquobananarsquo]
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 43 94
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 44: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/44.jpg)
네트워크rArr행렬rArr 2
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt print A
3 matrix([[ 0 0 1 0]
4 [ 0 0 1 0]
5 [ 1 1 0 1]
6 [ 0 0 1 0]])
7 gtgtgt print A2
8 matrix([[ 1 1 0 1]
9 [ 1 1 0 1]
10 [ 0 0 3 0]
11 [ 1 1 0 1]])
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 44 94
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 45: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/45.jpg)
경로길이0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
2 =
1 1 0 1
1 1 0 1
0 0 3 0
1 1 0 1
N
(2)ij =
nsumk=1
AikAkj = [A2]ij
N(3)ij =
sumkl=1
AikAklAlj = [A3]ij
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 45 94
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 46 94
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
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네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
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행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
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NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
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드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 46: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/46.jpg)
최단경로
최단 경로 알고리즘 문서 링크
nxshortest path
nxall shortest paths
nxshortest path length
nxaverage shortest path length
nxhas path
다익스트라 알고리즘
dijkstra path
dijkstra path length
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네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
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데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
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네트워크의링크예측
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 47: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/47.jpg)
네트워크의중심성
1 gtgtgt nxbetweenness_centrality(G)
2 lsquokiwirsquo 00 lsquomangorsquo 00 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 00
3 gtgtgt nxcloseness_centrality(G)
4 lsquokiwirsquo 06 lsquomangorsquo 06 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 06
5 gtgtgt nxdegree_centrality(G)
6 lsquokiwirsquo 033 lsquomangorsquo 033 lsquoapplersquo 10 lsquobananarsquo 033
내용설명링크 71페이지 66페이지 60페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 47 94
네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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네트워크rArr행렬rArr 3
0 0 1 0
0 0 1 0
1 1 0 1
0 0 1 0
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 48 94
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
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NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 49: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/49.jpg)
행렬의고유값고유벡터
1 gtgtgt A = nxto_numpy_matrix(G)
2 gtgtgt [wv]=nplinalgeig(A)
3 gtgtgt w eigenvalues
4 array([ -173205081e+00 179977561e-17 173205081e+00
5 000000000e+00])
6 gtgtgt v normalized eigenvectors
7 matrix([[ 408248290e-01 -816496581e-01 408248290e-01
8 000000000e+00]
9 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
10 -707106781e-01]
11 [ -707106781e-01 945046688e-17 707106781e-01
12 000000000e+00]
13 [ 408248290e-01 408248290e-01 408248290e-01
14 707106781e-01]])김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 49 94
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 51 94
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
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노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 50: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/50.jpg)
고유벡터중심성
1 gtgtgt nxeigenvector_centrality(G)
2 Traceback (most recent call last)
3 File ltstdingt line 1 in ltmodulegt
4 File eigenvectorpy line 103 in eigenvector_centrality
5 power iteration failed to converge in d iterations
6 networkxexceptionNetworkXError eigenvector_centrality()
7 power iteration failed to converge in d iterations(i+1)
내용설명링크 58페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 50 94
NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
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데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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NetworkX내용정리
데이터추상화
객체(노드)와관계(엣지)의자유로운정의
import networkx as nx
G = nxGraph()
노드엣지추가
노드엣지속성부여
네트워크그리기
행렬아이디어 1 2 3
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데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
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드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi with CSV File
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 52: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/52.jpg)
데모
1 드라마네트워크
2 프로그래밍언어네트워크
3 페이스북네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 52 94
드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 53 94
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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드라마대본을이용한네트워크
1 부산과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 권기영 김채린 배지환 이가영 한송미
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드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 54 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 54: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/54.jpg)
드라마대본을이용한네트워크
한국콘텐츠진흥원 KOCCA방송대본데이터베이스
httpdbkoccakrdbbbsreadbroadcastdbdonttNo=1931073
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은문장내에등장하는인물들
1 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
장철수 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 55 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
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드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 56: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/56.jpg)
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 화자(말하는사람)가언급하는인물
1 빌리 그래 아깐 정말 폭풍전야 같았어 장철수는 이제 안나한테 죽~었어~
빌리 -장철수
빌리 -안나
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 56 94
드라마대본을이용한네트워크
노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 57 94
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
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언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
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Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
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Gephi with CSV File
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노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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노드(Node)와 엣지(Edge)는
어떤 것도 될 수 있다
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1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
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동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
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드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 58: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/58.jpg)
드라마대본을이용한네트워크
1 씬45 철수집 거실 (D)
2 철수 화장실 나와서
3 lsquo전화가 왜 이렇게 돼 있냐rsquo 툭 올려 두고 lsquo근데 내 핸드폰 어딨냐rsquo 찾는데
4 안나 핸드폰 꽂아 둔 쇼파위에 깔고 앉는다
5
6 안나 꼬시다 꽃다발 (썩소 하는데)
7 철수 (나두고 가지뭐) 나 나간다 애들 밥 챙겨라 (하고)
8 안나 에씨 왜 또 기어나가는 거야 지금 가면 꽃다발 만날 텐데
9
10 씬46 철수마당 (D)
11 철수 나가는데 안나 나오며 lsquo장철수~rsquo
12 철수 보면
13
14 안나 꽃순이 집이 부서진 거 같던데 봤어 고쳐 주고 가
15 철수 꽃순이가 일부러 부서논 거야 (가면)
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 58 94
드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북친구네트워크
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페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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드라마대본을이용한네트워크
동시 출현성 (Co-Occurrence)
객체(노드) 등장인물
관계(엣지) 같은씬에등장하는인물들
1 s = read(filename)
2 contents = ssplit(lsquo씬rsquo)
3 for content in contents
4
5 Gadd_edge(등장인물1 등장인물2)
6
7
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 59 94
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
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드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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Node Size = PageRank
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웹 크롤링 방법
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김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
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페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 60: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/60.jpg)
드라마대본을이용한네트워크
1 degree = nxdegree(G)values()
2 nxdraw(G node_size=[v1000 for v in degree] font_size=30)
3 pltshow()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 60 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 61 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
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노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Number of Nodes nxnumber_of_nodes(G)
2 print Number of Edges nxnumber_of_edges(G)
3 degreelist = list(Gdegree()values())
4 print Avg Node Degree float(sum(degreelist))nxnumber_of_nodes(G)
5 print Avg Path Length nxaverage_shortest_path_length(G)
6 print Avg Clustering Coefficient nxaverage_clustering(G)
1 Number of Nodes 16
2 Number of Edges 38
3 Avg Node Degree 475
4 Avg Path Length 1775
5 Avg Clustering Coefficient 0765340909091
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
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프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
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페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
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페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi with CSV File
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 62: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/62.jpg)
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Betweenness Centrality
2 x = nxbetweenness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Betweenness Centrality
2 안나 0400793650794
3 철수 0328571428571
4 빌리 00944444444444
5 계주 00571428571429
6 강자 000238095238095
7 덕구 000238095238095
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 62 94
드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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드라마대본을이용한네트워크
Network Information
1 print Closeness Centrality
2 x = nxcloseness_centrality(G)
3 sorted_list = sorted(xiteritems() key=operatoritemgetter(1) reverse=True)
4 for s in sorted_list[20]
5 print s[0] s[1]
1 Closeness Centrality
2 안나 0833333333333
3 철수 0833333333333
4 빌리 0625
5 계주 06
6 근석 0576923076923
7 일동 0576923076923
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 63 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
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김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 64 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
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Netvizz
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Netvizz
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페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
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Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
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파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 65: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/65.jpg)
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 65 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
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김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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드라마대본을이용한네트워크
참고자료
언어네트워크분석으로신뢰-비신뢰요인한눈에본다
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 66 94
드라마대본을이용한네트워크
참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 67 94
드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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참고자료
공공앱의사용자리뷰에대한분석 언어네트워크분석을중심으로
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드라마대본을이용한네트워크
한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북친구네트워크
Netvizz
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Netvizz
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페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
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노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
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-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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한국어 대사 분석 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 68 94
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 69 94
프로그래밍언어네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 70 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 71 94
프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 72 94
프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 73 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 74 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 75 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 76 94
페이스북친구네트워크
Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Degree Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 78 94
페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
파일불러오기
노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
파일내보내기
1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 69: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/69.jpg)
프로그래밍언어네트워크
1 Document 2 httpbrendangriffencomgow-programming-languages
3
4 Python 5 httpsgithubcombgriffengriffsgraphsblobmasterprogramminglanguagesproglanguagespy
6
7 Dataset 8 httpsgithubcombgriffengriffsgraphstreemasterprogramminglanguagesdatalanguages
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프로그래밍언어네트워크
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = PageRank
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북친구네트워크
페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
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노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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파일불러오기
1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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프로그래밍언어네트워크
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프로그래밍언어네트워크
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노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
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프로그래밍언어네트워크
Node Size = Degree
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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프로그래밍언어네트워크
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프로그래밍언어네트워크
웹 크롤링 방법
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페이스북 네트워크 with Degree Centrality
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페이스북 네트워크 with Betweenness Centrality
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Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
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기타기능
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노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
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7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
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2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
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5 nxread_pajek
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방법1 nx pylabpy의 수정
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1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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1 대구과학고등학교 2014 RampE
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2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
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Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
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5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
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방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
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김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 79 94
Gephi로네트워크그리기
Gephi with CSV File
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 80 94
기타기능
파일내보내기
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노드의한글표현방법
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 82 94
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 83 94
노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
![Page 77: [20140830, Pycon2014] NetworkX를 이용한 네트워크 분석](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022050713/55626408d8b42aab1a8b4b26/html5/thumbnails/77.jpg)
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Netvizz
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 77 94
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2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
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방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
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Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
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1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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- 네트워크
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- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
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5 nxread_pajek
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방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
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1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
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1 pip install --upgrade networkx==19
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Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
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3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
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httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
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2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
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7 nxload for JSON
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방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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1 대구과학고등학교 2014 RampE
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Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 81 94
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1 nxwrite_graphml(G lsquographfilegraphmlrsquo)
2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
4 nxwrite_yaml
5 nxwrite_pajek
6 nxwrite_shp
7 nxdump for JSON
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
4 nxread_yaml
5 nxread_pajek
6 nxread_shp
7 nxload for JSON
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노드의한글표현방법
방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 84 94
네트워크의링크예측
1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 85 94
네트워크의링크예측
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 86 94
네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 87 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
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2 nxwrite_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxwrite_gml
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1 nxread_graphml(lsquographfilegraphmlrsquo unicode)
2 nxread_gexf(G lsquo파일 경로rsquo)
3 nxread_gml
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5 nxread_pajek
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7 nxload for JSON
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방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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네트워크의링크예측
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네트워크의링크예측
NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
httpnetworkxgithubiodocumentationlatestinstallhtml
To be continue()
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
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- 드라마 네트워크
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방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
4 nxset_fontproperties(fp1)
5 G = nxGraph()
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2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
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NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
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방법1 nx pylabpy의 수정
1 usrlibpymodulespython27networkxdrawingnx_pylabpy
2 CAnaconda32Libsite-packagesnetworkxdrawingnx_pylabpy3
4 수정 방법 httpsgistgithubcomkoorukuroo3aae9a3e900e868840ea
5 수정된 코드 httpsgistgithubcomkoorukuroo5efb58a86c5396f13650
사용방법
1 import matplotlibfont_manager as fm
2 fp1 = fmFontProperties(fname=NotoSansKR-Regularotf)
3 무료 폰트 httpswwwgooglecomgetnotopkgsNotoSansKorean-windowszip
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5 G = nxGraph()
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1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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NetworkX 버전 업그레이드
1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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httpdspacekaistackrhandle1020321356
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
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1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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1 대구과학고등학교 2014 RampE
2 연구자 김요한 김현 유주형 유준승 한승원
Lu Linyuan and Tao Zhou Link prediction in complex networks A survey Physica A(2011) 1150-1170
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1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
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Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
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Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
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1 pip install --upgrade networkx==19
2 pip install --upgrade git+httpsgithubcomnetworkxnetworkxgitegg=networkx
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 88 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 89 94
Appendix1 KLDP개발자네트워크
httpdspacekaistackrhandle1020321356
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 90 94
Appendix2점과선의체인지
SBS 시크릿가든 공식 홈페이지
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 91 94
Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
httpwwwtechnologyreviewcomnews530296cell-phone-data-might-help-predict-ebolas-spread
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
1 LaTeX
2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 94 94
The End
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 95 94
- 네트워크
- 네트워크 그리기
- 네트워크 계산
- 데모
-
- 드라마 네트워크
- 프로그래밍 언어 네트워크
- 페이스북 친구 네트워크
-
- 기타 기능
-
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Appendix1 KLDP개발자네트워크
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Appendix2점과선의체인지
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
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김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
이번 TALK의목적 (다시확인)
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2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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The End
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Appendix2점과선의체인지
Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
Data Engineering (ICDE) 2014 IEEE 30th International Conference on IEEE 2014
김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 92 94
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김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
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2 점과선의자유로움
3 파이썬이라서자유로운점
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Appendix2점과선의체인지
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Lim Sungsu et al LinkSCAN Overlapping community detection using the link-space transformation
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Appendix3 Predict Ebolarsquos Spread
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김경훈 (UNIST) NetworkX with Network Analysis 2014년 8월 30일 93 94
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