python聚类结果可视化_Python利⽤igraph绘制复杂⽹络聚类
（社区检测）结果图
前⾔：研究⽣期间主要做复杂⽹络聚类，也称为社区检测。临毕业前，⽼师让之前发表的论⽂⾥的算法代码C化，并写出界⾯进⾏可视化。由于之前虽然做过可视化，但基本上都是将聚类结果导⼊到pajek或者gephi这类专门的软件⾥进⾏绘制的。想要将社区检测结果实时的进⾏绘制并且要通过C\C++直接绘制，确实没有什么头绪。后来，通过浏览博客知道igaph这个包可以使⽤，由于想要熟悉下python，于是选择了Python的igraph包，⽽放弃使⽤C语⾔的igraph包。这样，我就可以将算法产⽣的聚类结果直接导⼊Python代码，并利⽤Python的igraph包进⾏⽹络划分结果的绘制。然后，再⽤C++调⽤Python代码，并将Python产⽣的聚类结果图直接加载到MFC中，这样就能实现实时地对社区检测结果进⾏绘制。
⼀. 利⽤Python进⾏⽹络聚类图的绘制
当然我们需要实现安装Python和igraph包。本⼈使⽤的系统是win7系统，安装的软件是anaconda，内含Python2.7版本，基本上需要的东西anaconda都集成好了，⼀键安装很是⽅便。
其次，我们需要安装python-igraph包。这是官⽅⽹址。直接使⽤pip安装会出现问题(Windows系统本⾝的问题)，因此本⼈选⽤的⾮官⽅⽹址的安装包，见这⾥。这个⽹址在官⽹也提供了，⼀定要选对对应的
版本。Python3.6以上的版本好像并没有对应的igraph包，因此安装的时候会出现平台不⽀持的提⽰。然后在dos系统环境下pip install 安装包，即可实现igraph的安装。
系统结构图有哪两种类型接下来，我们还需要安装⽀持igraph绘制图形的Cairo库。这个库同样在上⾯提供的⾮官⽅⽹址上可以到，下载对应系统的版本，并进⾏pip安装即可。这⾥不再详细介绍。
前提⼯作做好，接下⾥进⾏⽹络社区图的绘制。如果不熟悉igraph包的使⽤，可以参见官⽹的使⽤⼿册。⾥⾯也有关于⽹络图绘制的介绍。下⾯给出相关代码：
# Python 2.7
from igraph import *
from PIL import Image
colors_type = ["yellow", "red", "green", "coral", "alice blue", "cyan", "pink",
"gray", "blue", "green yellow", "orange", "light blue", "hot pink", "light green", "gold"]
def PlotNetworks(net_file, detected_label, real_label = "Unknown Type"):
## read files
network = Graph.Read_Adjacency(net_file)
<_undirected(network)
f1 = open(detected_label)
小程序制作软件有哪些line = f1.readline()
line = line.strip()
str_line = line.split('\t')
dlabel = [int(ele) for ele in str_line]
network.vs["dlabel"] = dlabel
if(real_label != "Unknown Type"):
f2 = open(real_label)
line = f2.readline()
line = line.strip()
str_line = line.split('\t')
rlabel = [int(ele) for ele in str_line]
network.vs["rlabel"] = rlabel
# plot networks
nnodes = len(network.vs)
network.vs["name"] = [str(i+1) for i in range(nnodes)]
layout = network.layout("drl")
visual_style = {}
麦客表单登录if(nnodes < 100):
visual_style["vertex_size"] = 22
else:
visual_style["vertex_size"] = 18
visual_style["vertex_label"] = network.vs["name"]
visual_style["layout"] = layout
visual_style["bbox"] = (500,500)
visual_style["margin"] = 20
visual_style["edge_curved"] = 0.3
visual_style["vertex_color"] = [colors_type[i-1] for i in network.vs["dlabel"]]jdk环境变量配置完要重启吗
plot(network, "social_network1.png", **visual_style)
figure1 = Image.open("social_network1.png")
figure1.save("social_network1.bmp")
if(real_label != "Unknown Type"):
visual_style["vertex_color"] = [colors_type[i-1] for i in network.vs["rlabel"]]
plot(network, "social_network2.png", **visual_style)
figure2 = Image.open("social_network2.png")
figure2.save("social_network2.bmp")
代码写的稍微有些繁琐，主要是为了之后C++代码的调⽤⽅便。函数需要三个参数，均为⽂件路径名。第⼀个⽂件是复杂⽹络的邻接矩阵，我们可以使⽤Graph.Read_Adjacency()来直接读取，不过这个⽅法默认读取的是有向⽹络，⽽我使⽤的均是⽆向⽹络，所以需要使⽤_undirected()将其转换为⽆向⽹络。第⼆个⽂件为算法的聚类结果⽂件，⽂件是由1-k个整数标签表⽰社区检测结果，k表⽰⼀共检测到k个社区。第三个⽂件表⽰真实的⽹络划分结果，对于有些⽹络，我们往往并不知道真实的⽹络划分结果，这⾥是⼀个可选⽂件。
接着，绘制⽹络的可视化效果参数。使⽤字典可以直接将可视化参数设置好，这⾥我们⽤visual_style
来表⽰。相关参数均可以在上述提供的官⽅⼿册到。其中着重介绍下visual_style["layout"]这个参数，它是⼀种⽹络的布局算法，熟悉pajek软件的同学对这个参数应该也有所了解。其中“drl”是⼤图的分布式递归布局算法，常⽤的还有“kk”，“fr”等，这些都能使⾃⼰的⽹络节点布局合理，⽐较美观。由于这些参数都是⾮确定型的绘图⽅式，也就是说，每次节点的布局都会有所差异。更多参数见官⽹⼿册。
这⾥的color_style给了很多颜⾊，因为后期要绘制美国⼤学⽣⾜球队⽹络，需要⾄少12种颜⾊，这⾥Wikipedia提供了多达上百种的颜⾊，只需要将颜⾊的⾸字母⼩写即可。最后需要说明⼀下，由于我的MFC代码⾥需要调⽤bmp图像，⽽plot不能存储为bmp格式，这⾥多了⼀步将png转换为bmp格式的过程。
下⾯给出MFC界⾯绘制社区检测效果图，图像绘制如下：
1、Zachary's karate network(即跆拳道⽹络)：
2、dolphin social network
3、American football network
这⾥为了突出检测图和真实图的区别，故意选择了效果⼀般时的参数。勿介意(⼿动滑稽)。。。
⼆、MFC调⽤Python代码
前⾯已经给出了绘制社区检测效果图的代码。这⾥简单介绍下怎样使⽤C++代码调⽤Python代码。这篇【博客】基本实现了vs配置使⽤
C++调⽤python代码，这⾥需要强调⼏点：第五步应该在第三步之前进⾏实施，因为我配置完第五步之后，发现原先配置好的第三步⼜变回了原始配置，所以我们可以先配置第五步再接着配置第三步；此外，由于我们安装的是anaconda，所以我们需要在anaconda的相关⽂件下到include⽬录和libs⽬录，并进⾏配置⽽⾮Python27⽬录，其他不需要改变。这样我们就可以配置好vs环境。
下⾯代码实现了C++调⽤Python代码：
void callPython(char *str1, char *str2, char *str3)
{
Py_Initialize();
PyObject *pModule = NULL;
PyObject *pFunc = NULL;
pModule = PyImport_ImportModule("PlotNetworks");
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "PlotNetworks");
PyObject *pArgs = PyTuple_New(3);
PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("s", str1));
PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("s", str2));
PyTuple_SetItem(pArgs, 2, Py_BuildValue("s", str3));
PyEval_CallObject(pFunc, pArgs);
Py_Finalize();
}
str1, str2, str3就是我们Python代码⾥所需要的三个⽂件，PyImport_ImportModule()调⽤的是我们的python⽂件名，下⾯的函数调
⽤“PlotNetworks”
是python代码内的函数名。这⾥的pArgs对应Python⾥的⼀个元组，下⾯的参数“s”表⽰该参数是字符串类型。通过pArgs可以实现将参数传递给pFunc。
这篇【博客】可以进⾏参考。最后，在使⽤MFC绘制⽹络图的时候，发现了⼀个问题。即当我第⼆次选择⽂件时，在点击聚类就会出现问题，提⽰显⽰
python调⽤那⼀块出现问题。了⼀些资料，发现Py_Initialize()和Py_Finalize()在⼀个程序中不能多次使⽤，原因是Py_Initialize初始化的占⽤的内存并
不能被Py_Finalize()完全释放(⼤概是这个意思)。于是我将这两个函数分开来，⼀个放在MFC窗⼝的初始化中，⼀个放在关闭窗⼝的消息函数中，最
python安装教程win7终解决了这个问题。
结束语：写这个博客的原因⼀⽅⾯为了记录下这⼏天的⼯作，另⼀⽅⾯发现⽹上写R使⽤igraph包绘制复杂⽹络图的博客较多，对于Python绘制复
html页面左侧框架杂⽹络图的很少。于是写下这⼀篇博客，希望能为研究复杂⽹络的⼩伙伴提供⼀些思路。
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