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코드 : https://colab.research.google.com/drive/1HOhdwhqPlPx0LrQ4VKf0lj_X9FheXPAw?usp=sharing
실습파일 : https://drive.google.com/file/d/1-aHTkjWjzS1JwehZdMIFXyXMhn2zIsfO/view?usp=sharing
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[python] NetworkX를 사용해서 데이터분석 및 시각화 해보기
[python] NetworkX를 사용해서 데이터분석 및 시각화 해보기. anweh 2020. 11. 2. 15:03. NetworkX는 파이썬 기반의 모듈로, … #Network analysis g = nx.Source: anweh.tistory.com
Date Published: 5/23/2022
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[실습] 네트워크 시각화 :: Python 네트워크 분석 – 마인드스케일
[실습] 네트워크 시각화. 동영상이 없는 텍스트 강의 자료입니다. import networkx as nx G = nx.DiGraph() G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3)]). nx.draw(G).Source: mindscale.kr
Date Published: 5/27/2021
View: 7951
TA 데모: NetworkX의 간단한 네트워크 시각화 – 네트워크 연결
Veo created by 미시건 대학교 for the course “파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석”. 모듈 2에서는 노드 간 경로의 거리, 도달 가능성 및 중복성 척도를 기반으로 …
Source: ko.coursera.org
Date Published: 8/2/2021
View: 7823
Visualizing Networks in Python – Towards Data Science
Update 2nd Feb, 2021: I recently released Jaal, a python package for network visualization. It can be thought of as the 4th option in the list discussed …
Source: towardsdatascience.com
Date Published: 7/23/2022
View: 7550
[팀 컨피던스]네트워크 분석 – 확진이 어떻게 진행되었을까 …
저희는 Python을 활용하여 전체적인 역학관계를 네트워크로 시각화하고 분석하였습니다. 아래의 글을 읽어보시고 유익하셨다면, 투표 부탁드립니다.
Source: dacon.io
Date Published: 1/26/2022
View: 3855
#python#crawling#networkx – 연관검색어 크롤링 및 시각화 [2]
모듈 소개에 앞서 우선 네트워크란 무엇인지 간단하게 알고 넘어가겠습니다. 네트워크의 구조. 그래프, 버텍스, 링크.
Source: surgach.tistory.com
Date Published: 5/19/2022
View: 2079
Networkx를 활용한 네트워크 분석 기초 입문 정리 #1 – velog
Python 3.6 환경에서 진행했으며, Jupyter Notebook 으로 코드를 작성했다. conda activate py36 conda install -c anaconda networkx. 3.3 NetworkX 기본 …
Source: velog.io
Date Published: 5/30/2021
View: 5936
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주제에 대한 기사 평가 파이썬 네트워크 시각화
- Author: KUDatahub
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- Date Published: 2021. 1. 3.
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[python] NetworkX를 사용해서 데이터분석 및 시각화 해보기
NetworkX는 파이썬 기반의 모듈로, 다양한 그래포 알고리즘을 제공한다.
우연히 알게된 라이브러리인데 생각보다 적용할 수 있는 영역이 다양하고, 무엇보다 그래프라는 툴을 사용하면 데이터 간의 상관관계나 연결성 등 분석할 수 있는 카테고리가 상당히 많아진다.
처음엔 데이터에 그래프라는 개념을 접목시킨다는 점이 다소 생소해서 해당 라이브러리에 익숙해지기까지 꽤나 시간이 걸렸지만…
일단 익숙해지고 나니까 그래프의 파워(?)를 느끼고 매우 신기했었다 ㅋㅋ
어쨌든~~ 오늘 사용할 데이터는 바로 이 데이터다.
Pokemon.csv 0.04MB
어디서 얻었는지 기억이 안나는 포켓몬 데이터다.
총 12개의 열이 있고, 행은 포켓몬 종류를 나타낸다. 총 800종이 있다.
포켓몬 종류가 이렇게 많은지 처음 알았음…;;
1. 필요한 라이브러리 불러오기
import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx
일단 필요한 라이브러리부터 불러오기~~
networkx는 nx로 줄여쓰는 것이 일반적이다. numpy를 np로 줄여쓰는 것과 똑같음.
2. 데이터 불러오기
data = pd.read_csv(‘C:/Users/user/Desktop/PyStudy/Pokemon.csv’) data.head() #상위 다섯개 data.tail() #하위 다섯개 print(len(data.isnull().any())) #null값이 있는지 확인 data.isnull().any() data[‘Type 2’].replace(np.nan, ‘0’, inplace = True) #null값 채워주기 data[‘Type 2’].head(10) #’Type 2’컬럼의 상위 열개 출력 print(“Number of pokemon are: ” + str(data[‘Name’].nunique())) #포켓몬 종류 name = pd.DataFrame(data[‘Name’].unique().tolist(), columns = [‘Pokemon’]) #포켓몬 종류 DataFrame npoke_total = data.copy() print(npoke_total.columns) #컬럼명확인 npoke_total = pd.concat([npoke_total[‘Name’], data[‘Total’]], axis=1) #포켓몬 종류와 각각의 종류 별로 몇마리인지
pd.read_csv를 사용하면 엑셀 시트를 불러올 수 있다. data라는 변수에 할당.
data.head()와 data.tail()은 상위/하위 다섯개 (조정 가능)의 데이터를 확인해주는 코드인데, 엑셀 시트안에 데이터가 어떻게 들어가 있는지 대충 확인할 때 사용하기 좋다.
엑셀 데이터로 분석을 시작하기 전엔 항상 null값이 있는지 확인을 해줘야한다.
print(len(data.isnull().any())로 null값의 갯수를 확인하고, null값이 들어가있는 컬럼을 찾아서 0으로 일괄 입력 해주었다.
print(“Number of pokemon are: ” + str(data[‘Name’].nunique())) 로 포켓몬 종류가 총 몇 개인지 확인해줬다.
포켓몬 종류수
그리고 포켓몬의 종류 이름들을 ‘name’이라는 리스트에 저장해줬다. 컬럼명은 ‘Pokemon’.
name 리스트
npoke_total에는 포켓몬의 종류 이름과 각각의 종류가 몇 마리씩 있는지 (엑셀 시트의 ‘Total’컬럼) 정보를 넣어주었다.
npoke_total 리스트
3. 분석 및 시각화
3.1 포켓몬 종류 별 몇 마리?
포켓몬 종류 별 개체수 상위 30에 대한 시각화 결과이다.
sns.set() plt.figure(figsize=(8,20)) ax = sns.barplot(x = ‘Total’, y = ‘Name’, data = npoke_total.sort_values(by = ‘Total’, ascending = False).head(30)) ax.set(xlabel = ‘Overall’, ylabel = ‘Pokemon’) plt.show()
개체수 상위 30 종류
3.2 종류 별 연관 그래프
데이터의 Type1 컬럼을 보면 다른 종류임에도 동일한 Type1 정보를 가지고 있는 케이스가 잇다.
포켓몬을 본지가 너무 오래돼서… Type1이 정확히 뭘 의미하는지는 모르겠지만 (아마도 속성일 것이라 추정)
포켓몬 종류별로 Type1에 대한 연관성 그래프를 시각화 했다. (드디어 NetworkX 라이브러리 사용!)
#Network analysis g = nx.Graph() g = nx.nx.from_pandas_edgelist(data, source = ‘Name’, target = ‘Type 1’) print(nx.info(g)) plt.figure(figsize=(20, 20)) pos = nx.spring_layout(g, k = 0.15) nx.draw_networkx(g,pos, node_size = 25, node_color = ‘blue’) plt.show()
출력 결과 시각화 결과
3.3 Type1 별 비율
시각화 결과, 물속성의 포켓몬의 개체수가 가장 많고, 요정속성?의 포켓몬 개체수가 가장 적은 것을 확인할 수 있었다.
파이팅 속성은 도대체 뭐지… 공격형 포켓몬이라는 건가?
gen1 = data[data.Generation == 1] types = gen1[‘Type 1’] explode = np.arange(len(types.unique())) * 0.01 colors = [ ‘red’, ‘blue’, ‘yellow’, ‘green’ ] types.value_counts().plot.pie( explode=explode, colors=colors, title=”Percentage of Different Types of Pokemon”, autopct=’%1.1f%%’, shadow=True, startangle=90, figsize=(9,9) ) plt.tight_layout() plt.show()
3.4 전설의 포켓몬 vs. 비전설의 포켓몬
types = gen1[‘Legendary’] explode = np.arange(len(types.unique())) * 0.01 colors = [ ‘yellow’, ‘green’ ] types.value_counts().plot.pie( explode=explode, colors=colors, title=”Percentage of Legendary to NoN-Legendary”, autopct=’%1.1f%%’, shadow=True, startangle=90, figsize=(6,6) ) plt.tight_layout() plt.show()
3.5 1세대 포켓몬 대상으로 Type1 연결성 분석
g = nx.from_pandas_dataframe(gen1,source=’Name’,target=’Type 1′) print(nx.info(g)) nx.Graph() plt.figure(figsize=(20, 20)) pos=nx.spring_layout(g, k=0.0319) nx.draw_networkx(g,pos,node_size=805, node_color=’pink’, font_size=15) plt.show()
[팀 컨피던스]네트워크 분석 – 확진이 어떻게 진행되었을까?(Python)
‘안녕하세요! 저희는 ‘팀 컨피던스’입니다.
통계학과와 물리학과 전공생들이 뭉쳐서 올해 초부터 극성이었던 Covid19에 대해서 분석하고 시각화해보았습니다.
저희는 Python을 활용하여 전체적인 역학관계를 네트워크로 시각화하고 분석하였습니다.
아래의 글을 읽어보시고 유익하셨다면, 투표 부탁드립니다. !!
조금 번거로우시겠지만, 저희의 본 게시글인 https://www.dacon.io/competitions/official/235590/codeshare/988 으로 들어와서 추천 눌러주시면 더 감사하겠습니다!!
#python#crawling#networkx
이어서 networkx 모듈을 사용한 시각화 방법에 대해 포스팅 하겠습니다.
*저는 이번 과제를 하면서 networkx 모듈을 처음 공부하며 사용해보았습니다. 때문에 사용 방법에 있어서 미숙한 부분이 있을 수 있습니다.
모듈 소개에 앞서 우선 네트워크란 무엇인지 간단하게 알고 넘어가겠습니다.
네트워크의 구조
그래프 버텍스 링크 네트워크 노드 엣지
상-하 단어는 같은 의미로서 물리학, 수학에서 각기 다르게 사용되는 용어일 뿐입니다. 필자는 네트워크, 노드, 엣지라 칭하겠습니다.
네트워크 구조 표현 방법 3가지
인접 행렬 네트워크 테이블
인접 행렬 (adjcent matrix) :
위와 같은 네트워크가 있다고 가정할 때, 이 네트워크의 인접행렬 표현은 아래와 같습니다.
a b c a 0 1 1 b 1 0 0 c 1 0 0
*각 셀은 노드간의 연결 횟수입니다. 위는 방향성을 가지지 않는 네트워크지만, 방향성을 가지는 네트워크 또한 인접행렬로 표현이 가능합니다. ex) ab 1 ba 0 이런식으로..
왜 네트워크 분석을 사용하는가?
이유는 바로 환원주의 오류에서 벗어나기 위함입니다. 환원주의라면 숲 보다는 나무를 보는 것에 비유를 할 수 있습니다. 각 개체에만 집중하는 것이 아니라 각 개체간의 유기적인 연결관계를 분석함으로서 시스템을 좀더 효율적으로 최적화 할 수 있는 방법을 모색할 수 있는 기대효과가 있습니다.
네트워크 분석기법에는 어떤 것들이?
노드 중요도 측정
– degree centrality: 각 노드의 연결 수 고려
– between centrality: 전체적인 연결 흐름 고려. (연결 수는 적지만 중요한 노드)
– closeness centrality: 어떤 노드에서든 가깝게 접근할 수 있는 노드
– eigenvector centrality: 접근성 뿐만 아니라 노듣별 가중치를 고려
2. 네트워크 구조 측정
– radius (반지름) 기준
– clustering coefficient
– degree assortativity (일종의 상관계수)
3. 커뮤니티 탐지
: 분석 노드 갯수가 많고 복잡할 때 커뮤니티 탐지법을 이용해 커뮤니티 단위로 분석하여 커뮤니티별 차이점과 새로운 정보를 도출할 수 있음.
* 네트워크 분석법에 대해서는 추후 자세히 다루도록 하겠습니다
이제 본론으로 넘어가서 networkx 모듈에 대해 소개하겠습니다.
networkx 설치법
우선 https://networkx.github.io/documentation/latest/install.html <-- networkx document 를 보시고 released version 설치를 하시면 됩니다. 이 코드만 실행 해주시면 됩니다 * jupyter notebook 상에서 설치시: !pip install networkx 실행 tutorial 다음으로 가장 기본적인 networkx tutorial 입니다. 3개의 노드, 2개의 엣지 tutorial 을 응요하여 이전 [1] 포스팅에서 크롤링한 데이터 시각화 위 데이터를 네트워크로 표현해보겠습니다. 우선 노드에 각 단어를 입력하기 위해선 한글 폰트 설정이 필요합니다. 하지만 released version 에서는 set_fontproperties 메소드가 지원되지 않는 것 같습니다. 이를 해결하기 위해선 https://networkx.github.io/documentation/latest/install.html https://scipy.org/install.html 를 참고하시길 바랍니다. 하지만 저는 window10 에서 특정 모듈 설치시 오류가 발생하는 문제를 해결하지 못하였고 차선책으로 각 단어를 숫자에 mapping 하여 시각화 하였습니다. num 입력시 대응되는 단어 검색가능 단어 입력하면 숫자 출력 최종적으로 단어를 숫자로 대체한 total_words_num 이라는 데이터 프레임을 사용하였습니다. 다음은 그래프 그리는 함수 코드입니다. * 위의 포문은 사용한 단어 데이터프레임 컬럼이 4개라 네번 반복되는 모양새 입니다. 하지만 이 부분은 크롤링 횟수에 따라서 계속 변경해주어야 하는 문제가 발생합니다. 따라서 데이터 프레임 컬럼의 길이에 따라 반복문 횟수를 조절해서 시행해주는 코드로 바꿔주시면 좀더 효율적인 코드가 될 것 같습니다. G.degree 는 각 노드의 연결 횟수를 반환합니다. 하지만 최신버전부터 dictionary 형태로 반환되지 않기 때문에 dict(G.degree) 로 저장을 해서 nodelist = d.keys() 에 넘겨주도록 합니다. 이를 통해 각 노드의 연결횟수에 따라 노드의 크기를 자동으로 지정할 수 있습니다. 아래는 결과물입니다. * 400개만 시각화 (4천개는 너무 많아 10분의 1로 줄여서 시각화 하였습니다) red: sup_word blue: sub_word1 green: sub_word2, sub_word3
키워드에 대한 정보 파이썬 네트워크 시각화
다음은 Bing에서 파이썬 네트워크 시각화 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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