python networkx读取excel数据画图

### 使用Python根据脑电波数据生成图形 为了利用Python基于脑电波数据生成图形，EEGraph库提供了强大的功能来处理和分析这些复杂的数据集[^1]。下面展示的是一个简单的例子，该过程涉及加载必要的软件包、读取脑电图文件以及创建表示大脑区域间连接性的图表。 #### 加载所需库并配置环境 首先需要安装`eegraph`和其他辅助库，比如用于科学计算的numpy和pandas，还有绘图工具matplotlib： ```bash pip install eegraph numpy pandas matplotlib scikit-learn ``` 接着，在Python脚本或Jupyter Notebook中导入所需的模块： ```python import eegraph as eg import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler ``` #### 数据预处理与特征提取 假设已经拥有了经过初步清理后的脑电波时间序列数据存储在一个CSV文件里，现在要将其转换成适合进一步分析的形式。这里会标准化数值范围，并可能选取特定频带内的功率谱密度作为节点属性的一部分。 ```python # 假设data.csv包含了多通道的时间序列信号 df = pd.read_csv('path/to/data.csv') signals = df.values.T # 转置使得每一列代表一个传感器位置上的记录 scaler = StandardScaler() normalized_signals = scaler.fit_transform(signals) # 计算PSD (Power Spectral Density)，仅考虑alpha band (8-13Hz) fs = 250 # Sampling frequency, Hz; adjust according to your dataset frequencies, psds = welch(normalized_signals, fs=fs, nperseg=fs*2) alpha_band_mask = (frequencies >= 8) & (frequencies <= 13) psd_alpha_mean = np.mean(psds[:, alpha_band_mask], axis=-1) ``` #### 构建网络模型并绘制图形 一旦完成了上述准备工作，则可以通过调用`eegraph.Graph()`函数构建加权无向图对象，其中顶点对应于各个电极位点，边权重反映了它们之间同步水平或其他关联度量的结果。最后一步就是渲染出直观易懂的画面啦！ ```python graph_builder = eg.Graph( adjacency_matrix=np.corrcoef(psd_alpha_mean), node_features=pd.DataFrame({'Alpha Power': psd_alpha_mean}) ) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7)) pos = graph_builder.layout.spring_layout(seed=42) # 可选参数seed固定随机种子以获得一致布局 nx.draw_networkx_nodes(graph_builder.graph, pos=pos, node_color='lightblue', edgecolors='black', ax=ax) nx.draw_networkx_edges(graph_builder.graph, pos=pos, width=.5, arrows=False, ax=ax) nx.draw_networkx_labels(graph_builder.graph, pos=pos, font_size=9, font_family="sans-serif", ax=ax) ax.set_title("Brain Connectivity Network Based on Alpha Band PSD") plt.tight_layout() plt.show() ``` 此代码片段展示了如何使用Python及其扩展库对脑电波数据进行基本的探索性和描述性统计分析，进而揭示潜在的空间模式和动态特性。值得注意的是，实际应用场景下还需要更深入地理解所使用的算法原理和技术细节，从而确保得到可靠有效的结论。

在Python中，你可以使用`pandas`库来处理Excel数据并利用`networkx`库计算共现关系，最后通过`matplotlib`或`seaborn`库生成图表。以下是简单的步骤： 1. **安装所需库**: 首先需要安装`pandas`, `openpyxl`, `networkx`, 和 `matplotlib`或`seaborn`库。可以使用`pip`来安装： ``` pip install pandas openpyxl networkx matplotlib seaborn ``` 2. **加载Excel数据**: 使用`pandas`的`read_excel`函数读取Excel文件： ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('your_file.xlsx') ``` 3. **确定关键列**: 确定你想用于计算共现的列名，通常这可能是频率较高的词汇或者特定类别标签。例如，如果你的数据包含文章标题，关键列可能是标题里的关键词： ```python key_columns = ['keyword1', 'keyword2', ...] ``` 4. **计算共现矩阵**: 使用`pandas`的`crosstab`或`pivot_table`方法，结合`networkx`库来创建一个共现网络图的基础： ```python co_occurrence_matrix = pd.crosstab(df[key_columns[0]], df[key_columns[1]]) nx_graph = nx.from_pandas_adjacency(co_occurrence_matrix) ``` 5. **可视化共现矩阵**: 使用`networkx`的`draw`函数绘制图形，然后使用`matplotlib`或`seaborn`美化： ```python import matplotlib.pyplot as plt if 'seaborn' in sys.modules: import seaborn as sns # 使用Seaborn的热力图 ax = sns.heatmap(nx.to_numpy_array(nx_graph), cmap='coolwarm') else: pos = nx.spring_layout(nx_graph) nx.draw_networkx(nx_graph, pos, with_labels=True) plt.show() ``` 或者使用`matplotlib`直接画图： ```python pos = nx.spring_layout(nx_graph) nx.draw(nx_graph, pos, node_color='blue', edge_color='gray', linewidths=1, with_labels=True) plt.show() ```