graph_tool使用add_edge_list导入边数据后如何设置顶点文本标签

解决方案 #

你现有代码返回的vmap已经包含了所有顶点和原始文本名称的映射关系，不需要手动处理节点添加顺序，也不需要提前手动添加顶点，直接用这个映射即可设置顶点标签：

from graph_tool.all import *

g = Graph()
eweight = g.new_ep('double')
# 返回的vmap是VertexPropertyMap类型，每个顶点对应的属性值就是原始的文本节点名
vmap = g.add_edge_list(df.values, eprops=[eweight], hashed=True)

# 绘图时直接指定vertex_text为vmap即可显示文本标签，也可以单独存为label属性方便后续调用
graph_draw(g, 
           vertex_text=vmap, 
           vertex_font_size=12,
           edge_pen_width=eweight, # 用权重设置边粗细，不需要可以删掉
           output="network.png")

疑问解答 #

1. 是否需要先手动添加所有顶点再导入边？ #

不需要。hashed=True时add_edge_list会自动对所有出现的源/目标节点去重，依次添加为新顶点，返回的vmap已经自动完成了顶点对象和原始文本ID的映射，不需要你自行匹配顺序。
只有当你需要提前给部分顶点设置自定义属性、或者要保留指定的顶点排序时，才需要提前手动添加顶点。

2. 导入边时能否正确识别已有的顶点名称标签？ #

可以。hashed参数除了布尔值外，还支持直接传入提前创建好的存储节点名称的顶点属性，add_edge_list会自动用这个属性的值匹配已有顶点，不会重复创建：

g = Graph()
# 提前创建存储节点名称的顶点属性
vname = g.new_vp('string')
# 从数据框中提取去重后的所有节点列表
node_list = pd.unique(pd.concat([df['id_source'], df['id_target']]))
for name in node_list:
    v = g.add_vertex()
    vname[v] = name

# 导入边时传入vname作为哈希匹配依据，会自动匹配已有顶点
eweight = g.new_ep('double')
g.add_edge_list(df.values, eprops=[eweight], hashed=vname)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EFL