Я попытался запустить код, который вы написали, я смог получить двудольный граф. В вашем случае я предполагаю, что NetworkX способен отображать двудольный граф, аналогичный моему, но поскольку у вашего графа больше узлов, ребра не видны должным образом. Примерно так
Вы можете видеть, что края едва видны. Если вы также ограничите число узлов до 10, вы также можете увидеть края. Если вы заинтересованы в воспроизведении примера, вот пример данных CSV (я добавил еще несколько точек к данным, представленным в вопросе):
,user_id,item_id,rating
0,772,36,3
1,471,228,5
2,641,401,4
3,312,98,4
4,58,504,5
5,67,98,4
6,471,229,3
Теперь я понимаю, что вы хотите увидеть график в двухстороннем макете, с двумя наборами узлов с каждой стороны. Вам нужно использовать bipartite_layout вместо spring_layout для достижения этой цели.
Вот полный код:
import networkx as nx
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
sub_data = pd.read_csv('sample.csv')
edges = [tuple(x) for x in sub_data[['user_id','item_id']].values.tolist()]
B = nx.Graph()
B.add_nodes_from(sub_data['user_id'].unique(), bipartite=0, label='user')
B.add_nodes_from(sub_data['item_id'].unique(), bipartite=1, label='item')
B.add_edges_from(edges, label='rating')
# Now instead of spring_layout, use bipartite_layout
# First specify the nodes you want on left or top
left_or_top = sub_data['user_id'].unique()
# Then create a bipartite layout
pos = nx.bipartite_layout(B, left_or_top)
# Pass that layout to nx.draw
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color='#00bb5e',width=1,
edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=True)
Также обратите внимание, что я явно передал один набор узлов в bipartite_layout вместо использования bipartite_sets , как упоминалось здесь , потому что ваш график может быть отключен, и это приведет к AmbiguousSolution Error . Для получения дополнительной информации прочитайте документацию здесь и здесь .
Вы также можете просмотреть полный код в этом Google Colab Notebook .
Обновление : Если вы хотите показать края, вам нужно назначить их следующим образом (Ваш код для добавления оценок был неверным)
# Extract the ratings while extracting the edges from DF
edges = [tuple(x) for x in sub_data[['user_id','item_id', 'rating']].values.tolist()]
B = nx.Graph()
B.add_nodes_from(sub_data['user_id'].unique(), bipartite=0, label='user')
B.add_nodes_from(sub_data['item_id'].unique(), bipartite=1, label='item')
# Now assign the ratings correctly to edges
for row in edges:
B.add_edge(row[0], row[1], rating=row[2])
Теперь нарисуйте край этикетки с использованием draw_netwokrx_edge_labels :
left_or_top = sub_data['user_id'].unique()
pos = nx.bipartite_layout(B, left_or_top)
# Draw the graph
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color='#00bb5e',width=1,
edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=True)
# Get the edge labels for ratings
edge_labels = nx.get_edge_attributes(B,'rating')
# Draw the edge labels
nx.draw_networkx_edge_labels(B, pos, edge_labels=edge_labels)
Ссылки: