从MatLab导出文件导入图数据到Networkx或NNGT的实现问题

报错根因 #

• 第一次调用nx.read_edgelist返回空图：read_edgelist默认按空白字符分割内容，你的边列表用逗号作为分隔符，未指定分隔符参数导致无法正确识别边。
• 第二次添加边报错：你调用split()时未指定按逗号分割，每行内容被作为单个字符串存入列表，生成的是单元素列表而非2/3元组，不符合add_edges_from的参数要求。

修正后的边列表导入代码 #

无权重边导入 #

import networkx as nx

G = nx.DiGraph()
# 方法1：直接用read_edgelist指定分隔符
G = nx.read_edgelist('sample.txt', delimiter=',', create_using=nx.DiGraph)

# 方法2：手动读取文件添加
with open('sample.txt') as f:
    lines = f.readlines()
edge_list = []
for line in lines:
    line = line.strip()
    if not line:
        continue
    u, v = line.split(',')
    # 如果需要节点为整型，可以加u = int(u), v = int(v)
    edge_list.append((u, v))
G.add_edges_from(edge_list)

带权重边导入 #

如果你的边列表格式为源节点,目标节点,权重，修改为如下逻辑即可：

# read_edgelist方式
G = nx.read_edgelist('sample.txt', delimiter=',', create_using=nx.DiGraph, data=(('weight', float),))

# 手动读取方式
for line in lines:
    line = line.strip()
    if not line:
        continue
    u, v, w = line.split(',')
    edge_list.append((int(u), int(v), {'weight': float(w)}))

1. 含孤立节点的NNGT有向图构建 #

不需要提前通过NetworkX中转，直接用NNGT接口实现更简单，可直接指定总节点数，自动保留无关联边的孤立节点：

import nngt
import numpy as np

# 假设你需要的总节点数为100，按实际需求修改
total_nodes = 100
# 先从边列表生成加权邻接矩阵，形状为[total_nodes, total_nodes]
adj_matrix = np.zeros((total_nodes, total_nodes), dtype=float)
with open('sample.txt') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        if not line:
            continue
        # 带权重就加第三个参数w
        u, v = map(int, line.split(','))
        # 注意节点编号如果是从1开始的，要减1转为0起始索引
        adj_matrix[u-1][v-1] = 1 # 带权重就替换为float(w)

# 直接生成NNGT有向图，自动保留所有孤立节点
g = nngt.Graph(total_nodes, directed=True, weighted=True)
g.set_adjacency_matrix(adj_matrix)

如果需要从NetworkX转换，补充添加缺失节点后再转换即可：

# 先补全所有节点
all_nodes = list(range(1, total_nodes+1)) # 如果节点是1起始的
G.add_nodes_from(all_nodes)
# 转换为NNGT图
g = nngt.Network.from_networkx(G)

2. 适配MatLab导出格式的导入方案 #

MatLab支持导出的两种常用格式都可以直接适配：

• 边列表格式：MatLab将边和权重导出为csv格式的三列数据（源节点、目标节点、权重），用上述代码直接读取即可。
• 邻接矩阵格式：MatLab将邻接矩阵导出为.mat文件或者csv文件：
  1. 读取.mat文件用scipy.io.loadmat('adj_matrix.mat')直接提取邻接矩阵，传入NNGT的set_adjacency_matrix方法即可。
  2. 读取csv格式邻接矩阵用np.loadtxt('adj_matrix.csv', delimiter=',')提取矩阵后直接传入即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tormey R