复杂网络分析工具众多，有NetworkX,igraph, Pajek, Gephi，这些工具支持的文件格式不尽相同。利用NetworkX库可以很方便地在不同格式间进行转换。本文介绍如何利用NetworkX读入外部文件，并转换成其他格式，最后介绍如何将自动生成的图固定保存下来。

1. 读入外部文件

1.1 现成方法的不足

NetworkX提供很多现成的方法将存储在外部文件的图读入，详情参考这里《Reading and writing graphs》。但要使用这些方法，必须得遵循其指定的格式，如使用read_adjlist(Adjacency List)，其格式及使用方法如下：

#Adjacency List格式如下:
a b c #source target target ...  类似于邻接多重表存储
d e

#使用方法如下：
#read_adjlist(path, comments='#', delimiter=None, create_using=None, nodetype=None, encoding='utf-8')
G=nx.read_adjlist("test.adjlist", nodetype=int)              #默认是无向图
G=nx.read_adjlist("test.adjlist", create_using=nx.DiGraph()) #有向图

使用现成的方法，需要先转换成要求的格式，需要不少编码工作。除此之外，现成的文件格式也许不能满足需求，如上例，尽管可以表示有向无向图，但不能表示有权图，也不能存储节点或边的属性。我

我个人的经验的是，自己利用Python读取外部文件，手动创建图。

1.2 读入外部文件

我保存图的文件格式如下(处理一些数据集得到的)：

#n1 n2 weight1 weight2
0 28 61.9302 274209
0 77 500.083 33958

读入外部文件并创建图，Python源码如下：

### read edge list to networkx ###
# the format of each line: (src dst whole_duration/total_duration total_duration)
def createGraph(filename, w_index) :
    G = nx.Graph()
    for line in open(filename) :
        strlist = line.split()
        n1 = int(strlist[0])
        n2 = int(strlist[1])
        weight = float(strlist[w_index])
        G.add_weighted_edges_from([(n1, n2, weight)]) #G.add_edges_from([(n1, n2)])
    return G

1.3 输出图形

将上述的图画出来，为了直观，标出节点的id，源代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
#assign node ID as nodes' label. G.nodes return a list of nodes, convert list to dict
labels = dict((i,i) for i in G.nodes())
nx.draw_networkx_labels(G, pos=nx.spring_layout(G), labels)
plt.savefig(filename)
plt.show

2. 转换成其他格式

读入文件，创建图，这样就可以保存为NetworkX支持的任意格式，以保存为.net格式(Gephi, Pajek都支持)为例，源代码如下：

#write_pajek(G, path, encoding='UTF-8')
nx.write_pajek(G, file_pajek)

其他格式可以参考

Edge List
GEXF
GML
Pickle
GraphML
JSON
LEDA
YAML
SparseGraph6
Pajek
GIS Shapefile

就个人经历而言，以上有些格式写入然后读出，并不完全相同，如位置信息pos。详情见3。

3. 固定自动生成图形

先简单说下个人经历：之前导师要求我将所有衡量节点中心度(node centrality)的指标都找出来，并用例子说明是如何求得的。很自然，我就想所有指标都用同一个例子，这就需要用NetworkX生成图之后，保存起来，下次要用的时候，再从文件读取。

我当时试了很多种格式，有很多格式再读出来时，节点的位置变了，包括以下：

nx.write_gml(G, "florentine_families_graph.gml")
nx.write_pajek(G, "florentine_families_graph.net")
nx.write_adjlist(G, "florentine_families_graph.adjlist")

G = nx.read_gml("florentine_families_graph.gml", relabel=True)
G = nx.read_pajek("florentine_families_graph.net")

最后，用了gpickle格式，输出的图是一样的，相关源码如下：

#自动生成一个图
G = nx.florentine_families_graph()
pos = nx.spring_layout(G)
nx.set_node_attributes(G, 'pos', pos)
nx.write_gpickle(G, "florentine_families_graph.gpickle")

#从文件读取，创建图
G = nx.read_gpickle("florentine_families_graph.gpickle")
pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')

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