拓端tecdat|python编程代写图工具中基于随机块模型动态网络社团检测网络图

 原文出处：http://tecdat.cn/?p=23 

 

这是“政治博客圈和2004年美国大选”中的政治博客网络图，但是边缘束是使用随机块模型确定的（注：下图与图相同（即，布局和数据相同））。 Tiago论文中的5-我只是在上面放了一个黑色背景 。

边缘配色方案与Adamic和Glance的原始论文中的相同，即每个节点对应一个博客URL，颜色反映政治取向，红色代表保守派，蓝色代表自由派。橙色边从自由派博客到保守派博客，紫色边从保守派到自由派（参见Adamic和Glance中的图1）。

​

原图：

 

 

部分代码片段：

# -*- coding: utf-8 -*-
import graph_tool.all as gt
import math

g = gt.collection.data["polblogs"] #  http://www2.scedu.unibo.it/roversi/SocioNet/AdamicGlanceBlogWWW.pdf
print(g.num_vertices(), g.num_edges())

#reduce to only connected nodes
g = gt.GraphView(g,vfilt=lambda v: (v.out_degree() > 0) and (v.in_degree() > 0) )
g.purge_vertices()

print(g.num_vertices(), g.num_edges())

#use 1->Republican, 2->Democrat
red_blue_map = {1:(1,0,0,1),0:(0,0,1,1)}
plot_color = g.new_vertex_property('vector<double>')
g.vertex_properties['plot_color'] = plot_color
for v in g.vertices():
    plot_color[v] = red_blue_map[g.vertex_properties['value'][v]]

 

gt.graph_draw(g, pos=pos, vertex_fill_color=g.vertex_properties['plot_color'],
            vertex_color=g.vertex_properties['plot_color'],
            edge_control_points=cts,
            vertex_size=10,
            vertex_text=g.vertex_properties['label'],
            vertex_text_rotation=g.vertex_properties['text_rot'],
            vertex_text_position=1,
            vertex_font_size=9,
            edge_color=g.edge_properties['edge_color'],
            vertex_anchor=0,
            bg_color=[0,0,0,1],
            output_size=[4024,4024],
            output='polblogs_blockmodel.png')

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