本文會(huì)介紹簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)知識(shí)，即便你沒(méi)有相關(guān)背景知識(shí)也能輕松學(xué)會(huì)。今天要教大家制作一張編程語(yǔ)言的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖。
我們可以在這里看到從過(guò)去到現(xiàn)在的250多種編程語(yǔ)言之間的“設(shè)計(jì)影響”的關(guān)系，下面是該演示的截圖：
接下來(lái)，就讓我們一起來(lái)學(xué)做這個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖吧！
在當(dāng)今的超連接世界，網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)代生活中無(wú)處不在。舉個(gè)栗子，文摘菌的周末這樣開(kāi)啟——通過(guò)北京的交通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)城，然后去最喜歡的咖啡店的一家分店，并將筆記本連上他們的Wi-Fi。接下來(lái)，登錄各種常用的社交網(wǎng)站。
眾所周知，在過(guò)去幾十年來(lái)最有影響力的公司中，有一部分是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的力量而獲得成功。
Facebook、Twitter、Instagram、LinkedIn以及一些其他的社交媒體平臺(tái)都依賴社交網(wǎng)絡(luò)的小世界特性。這使他們能有效地將用戶彼此（以及和廣告商）之間連接起來(lái)。
谷歌目前的成功主要?dú)w因于他們?cè)缙谠谒?a target="_blank">索引擎市場(chǎng)上的主導(dǎo)地位——部分原因是他們有能力通過(guò)他們的Page Rank網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)返回相關(guān)的結(jié)果。
亞馬遜的高效配送網(wǎng)絡(luò)使他們能夠在一些主要城市提供當(dāng)天發(fā)貨。
網(wǎng)絡(luò)算法在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域也是非常重要的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究非常熱門(mén)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)中許多必不可少的特征檢測(cè)算法，在很大程度上也是依賴于使用網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)圖像的不同部分進(jìn)行建模。
網(wǎng)絡(luò)模型也可以解釋大量的科學(xué)現(xiàn)象，包括有量子力學(xué)、生化途徑以及生態(tài)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等。
那么，鑒于它們不可否認(rèn)的重要性，我們應(yīng)該如何更好地理解網(wǎng)絡(luò)及其屬性呢？
網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)研究被稱(chēng)為“圖論”，是數(shù)學(xué)中較易理解的分支之一。本文會(huì)介紹簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)知識(shí)，即便你沒(méi)有相關(guān)背景知識(shí)也能輕松學(xué)會(huì)。
此外，我們將使用Python 3.x和一款非常棒的開(kāi)源軟件Gephi，通過(guò)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)將過(guò)去和現(xiàn)在的一系列編程語(yǔ)言的網(wǎng)絡(luò)可視化聯(lián)系起來(lái)。
首先，究竟什么是網(wǎng)絡(luò)呢？
其實(shí)上面文摘菌舉的栗子已經(jīng)給了一些線索。交通網(wǎng)絡(luò)由目的和路徑的連接組成。社交網(wǎng)絡(luò)通過(guò)個(gè)人和個(gè)人之間的關(guān)系進(jìn)行連接。Google的搜索引擎算法通過(guò)查看有哪些頁(yè)面鏈接到其他頁(yè)面，來(lái)評(píng)估不同網(wǎng)頁(yè)的“順序”。
更一般地說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)是可以用節(jié)點(diǎn)和邊描述的任何系統(tǒng)，或者通俗來(lái)講，就是我們所說(shuō)的“點(diǎn)和線”。
邊連接節(jié)點(diǎn)（語(yǔ)言）的例子（該網(wǎng)絡(luò)表示了編程語(yǔ)言相互影響的關(guān)系）
有些系統(tǒng)以這種方式建立網(wǎng)絡(luò)比較容易。社交網(wǎng)絡(luò)也許是最明顯的例子。計(jì)算機(jī)文件系統(tǒng)則是另一種方式——文件夾和文件通過(guò)其“父”和“子”關(guān)系創(chuàng)建連接。
但是，網(wǎng)絡(luò)的真正威力其實(shí)在于，許多系統(tǒng)都可以從網(wǎng)絡(luò)的角度來(lái)建模，即使這起初并不明顯。
代表網(wǎng)絡(luò)
我們應(yīng)該如何將點(diǎn)和線的圖片轉(zhuǎn)換成我們可以壓縮的數(shù)字信號(hào)呢？
其中有一個(gè)解決方案是繪制一個(gè)鄰接矩陣來(lái)表示我們的網(wǎng)絡(luò)。
如果你不熟悉矩陣這個(gè)概念，這聽(tīng)起來(lái)可能有點(diǎn)嚇人，但不要害怕。 把它們想象成可以一次執(zhí)行許多計(jì)算的數(shù)字網(wǎng)格就好。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：
在這個(gè)矩陣中，每個(gè)行和列的交集都是0或1，這取決于各個(gè)語(yǔ)言是否被鏈接。你也可以根據(jù)上面的插圖觀察到！
對(duì)于要解決的大多數(shù)問(wèn)題而言，矩陣是以數(shù)學(xué)方式表示網(wǎng)絡(luò)的好方法。然而從計(jì)算的角度來(lái)看，它有時(shí)可能會(huì)有點(diǎn)麻煩。
例如，即使節(jié)點(diǎn)數(shù)量相對(duì)較少（比如說(shuō)有1000個(gè)），矩陣中的元素?cái)?shù)目也會(huì)大得多（例如，1000^2 = 1,000,000）。
許多現(xiàn)實(shí)世界的系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生稀疏網(wǎng)絡(luò)，在這些網(wǎng)絡(luò)中，大多數(shù)節(jié)點(diǎn)只能連接其他所有節(jié)點(diǎn)中的一小部分。
如果我們將計(jì)算機(jī)內(nèi)存中1000個(gè)節(jié)點(diǎn)的稀疏網(wǎng)絡(luò)表示為鄰接矩陣，那么我們將在RAM中存儲(chǔ)1,000,000個(gè)字節(jié)的數(shù)據(jù)。大多數(shù)將會(huì)是零。這里有一個(gè)更為有效的方法可以解決這個(gè)問(wèn)題。
這種方法是使用邊列表來(lái)代替鄰接矩陣。這些正是他們所說(shuō)的，它們只是一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)相互鏈接的列表。
表示網(wǎng)絡(luò)的另一種手段是鄰接表，它列出了每個(gè)節(jié)點(diǎn)后面與它進(jìn)行鏈接的節(jié)點(diǎn)。例如：
收集數(shù)據(jù)，建立連接
任何網(wǎng)絡(luò)模型以及可視化的表現(xiàn)都取決于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)本身所用的數(shù)據(jù)質(zhì)量好壞。除了確保數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確和完整的同時(shí)，我們也需要一種推斷節(jié)點(diǎn)之間邊的合理方法。
這是相當(dāng)關(guān)鍵的一步，隨后對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的任何分析和推斷都取決于“關(guān)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)”的合理性。
例如，在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，你可能會(huì)根據(jù)人們是否在社交媒體上相互關(guān)聯(lián)來(lái)創(chuàng)建人與人之間的聯(lián)系。在分子生物學(xué)中，你可能會(huì)基于基因的共同表達(dá)建立連接。
通常，我們還可以給邊分配權(quán)重，從而體現(xiàn)關(guān)系的“強(qiáng)度”。
例如，對(duì)于網(wǎng)上零售的情況，可以根據(jù)產(chǎn)品被同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的頻率來(lái)計(jì)算權(quán)重。用高權(quán)重的邊連接經(jīng)常被同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品，用低權(quán)重的邊連接偶爾被同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品。和偶爾被同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品相比，那些不會(huì)被同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品根本就不會(huì)被網(wǎng)絡(luò)連接。
正如你想的那樣，將節(jié)點(diǎn)彼此連接的方法有可能很復(fù)雜。
但是對(duì)于本教程，我們將使用更簡(jiǎn)單的方式連接編程語(yǔ)言。我們要依靠維基百科。
維基百科所取得的的成功證明了它的可靠性。文章寫(xiě)作的開(kāi)源合作方法也應(yīng)該保證一定程度的客觀性。
而且，它的頁(yè)面結(jié)構(gòu)相對(duì)一致，使其成為試用網(wǎng)頁(yè)抓取技術(shù)的便利場(chǎng)所。
另一個(gè)便利工具是覆蓋面廣泛的、有據(jù)可查的維基百科API，這使得信息檢索更容易。接下來(lái)讓我們一起開(kāi)始吧。
第一步：安裝Gephi
Gephi可在Linux、Mac和Windows的環(huán)境下進(jìn)行安裝。
對(duì)于這個(gè)項(xiàng)目，我使用了Lubuntu。如果你使用的是Ubuntu / Debian，那么你可以按照下面的步驟來(lái)啟動(dòng)和運(yùn)行Gephi。如果不是，那么安裝過(guò)程也不會(huì)差太多。
下載最新版本的Gephi到你的系統(tǒng)（在撰寫(xiě)本文時(shí)是v.0.9.1）。準(zhǔn)備就緒后，你需要提取文件。
你可能需要檢查你的Java JRE版本。Gephi需要最新版本。在我剛剛安裝的Lubuntu上，我只安裝了default-jre，下面的一切將建立在此基礎(chǔ)上。
在你準(zhǔn)備好進(jìn)行安裝之前還有一步。為了將圖表導(dǎo)出到Web，你可以使用Gephi的Sigma.js插件。
從Gephi的菜單欄中選擇“工具”選項(xiàng)，然后選擇“插件”。
點(diǎn)擊“可用插件”標(biāo)簽并選擇“SigmaExporter”（我也安裝了JSON導(dǎo)出器，因?yàn)樗橇硪粋€(gè)有用的插件）。
點(diǎn)擊“安裝”按鈕，你將完成整個(gè)安裝過(guò)程。安裝結(jié)束后，你需要重新啟動(dòng)Gephi。
第二步：編寫(xiě)Python腳本
本教程將使用python 3.x以及一些模塊來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)化。使用pip模塊安裝程序，需運(yùn)行一下命令：
現(xiàn)在，在一個(gè)新的目錄中，創(chuàng)建一個(gè)名為script.py的文件，并在你最喜歡的代碼編輯器/ IDE中打開(kāi)它。以下是主要邏輯的大綱：
首先，你需要有一個(gè)編程語(yǔ)言的列表。
接下來(lái)，通過(guò)該列表并檢索維基百科相關(guān)文章的HTML。
從中提取出每種語(yǔ)言所影響的編程語(yǔ)言列表。這是我們連接節(jié)點(diǎn)的粗略標(biāo)準(zhǔn)。
同時(shí)，我們可以抓取一些關(guān)于每種語(yǔ)言的元數(shù)據(jù)。
最后，將收集的所有數(shù)據(jù)寫(xiě)入一個(gè).csv文件。
完整的腳本在這里：
（https://gist.github.com/anonymous/2a6c841fe04ebc6d55acc259b4ac4f72）。
導(dǎo)入模塊
在script.py中，首先導(dǎo)入一些模塊。
準(zhǔn)備好后——從創(chuàng)建一個(gè)節(jié)點(diǎn)的列表開(kāi)始。這是Wikipedia模塊派上用場(chǎng)的地方。它使得訪問(wèn)維基百科API非常容易。
添加下面的代碼：
保存并運(yùn)行上面的腳本，將看到打印出“List of programming languages”維基百科文章中的所有鏈接。
另外，還需要手動(dòng)檢查自動(dòng)收集的數(shù)據(jù)。快速瀏覽后我們可以發(fā)現(xiàn)，除了許多實(shí)際的編程語(yǔ)言之外，該腳本還提供了一些額外的鏈接。
如：可能會(huì)看到“List of markup languages”，“Comparison of programming languages”等。
雖然Gephi允許你移除不想包含的節(jié)點(diǎn)，但為了節(jié)省時(shí)間，還是讓我們先進(jìn)行一輪數(shù)據(jù)清洗。
這些代碼定義了要從數(shù)據(jù)中移除的子字符串列表。運(yùn)行該腳本時(shí)遍歷數(shù)據(jù)，移除所有包含不需要的子字符串的元素。
在Python語(yǔ)言中，完成這些只需要一行代碼！
其他輔助函數(shù)
現(xiàn)在我們可以開(kāi)始從wikipedia抓取數(shù)據(jù)并建立一個(gè)邊列表（并收集所有元數(shù)據(jù)）。為了更簡(jiǎn)便，讓我們首先定義一些函數(shù)。
抓取HTML
第一個(gè)函數(shù)使用BeautifulSoup模塊來(lái)獲取每種語(yǔ)言的Wikipedia頁(yè)面的HTML。
這個(gè)函數(shù)使用urllib.request模塊來(lái)獲取“https://en.wikipedia.org/wiki/”+“編程語(yǔ)言”頁(yè)面的HTML。
然后傳給BeautifulSoup，它將讀取HTML并解析為一個(gè)可以用來(lái)搜索信息的對(duì)象。
接下來(lái)，使用find_all()方法抓取感興趣的HTML元素。
下面，是每種編程語(yǔ)言文章頂部的匯總表。該如何識(shí)別呢？
最簡(jiǎn)單的方法是訪問(wèn)其中一個(gè)編程語(yǔ)言頁(yè)面。在這里，可以簡(jiǎn)單地使用瀏覽器的開(kāi)發(fā)工具來(lái)檢查感興趣的元素。匯總表有HTML標(biāo)記
和CSS類(lèi)“infobox”和“vevent”，因此可以使用這些來(lái)標(biāo)識(shí)HTML中的表格。
用參數(shù)指定它：
find_all()返回符合標(biāo)準(zhǔn)的所有元素列表。為了指定感興趣的元素，需要添加索引[0]。如果函數(shù)執(zhí)行成功，則返回table對(duì)象，否則，返回None。
在使用了自動(dòng)數(shù)據(jù)收集程序的情況下，全面的異常處理是非常重要的。如果沒(méi)有，那么在最好的情況下如果腳本崩潰了，數(shù)據(jù)抓取程序需要重新開(kāi)始執(zhí)行。
在最壞的情況下，你獲得數(shù)據(jù)集將包含不一致性和錯(cuò)誤，這將為你后續(xù)的工作買(mǎi)下隱患。
檢索元數(shù)據(jù)
下一個(gè)函數(shù)使用table對(duì)象來(lái)查找一些元數(shù)據(jù)。下面給出在表格中搜索語(yǔ)言第一次出現(xiàn)的年份的代碼。
這個(gè)簡(jiǎn)短的函數(shù)以table對(duì)象作為參數(shù)，并調(diào)用BeautifulSoup的get_text（）函數(shù)生成一個(gè)字符串。
下一步是創(chuàng)建一個(gè)名為year的子字符串。該字符串存儲(chǔ)了在“appear”這個(gè)詞首次出現(xiàn)之后的30個(gè)字符。這個(gè)字符串應(yīng)該包含語(yǔ)言第一次出現(xiàn)的年份。
為了僅提取年份，使用正則表達(dá)式（通過(guò)re模塊）來(lái)匹配任何以1到3之間的數(shù)字開(kāi)頭、并緊鄰三個(gè)數(shù)字的字符串。
如果執(zhí)行成功，函數(shù)將返回一個(gè)整數(shù)的year。否則，我們會(huì)得到“Could not determine”。你可能還想進(jìn)一步挖掘元數(shù)據(jù)，例如范例，設(shè)計(jì)者或打字規(guī)律。
收集鏈接
我們還需要一個(gè)函數(shù)–該函數(shù)讀入給定語(yǔ)言的table對(duì)象，輸出一個(gè)包含其他編程語(yǔ)言的列表。
仔細(xì)觀察上面代碼中嵌套部分，到底是怎么回事呢？
這個(gè)函數(shù)利用了table對(duì)象具有結(jié)構(gòu)一致性的事實(shí)。表中的信息存儲(chǔ)在行中（相關(guān)的HTML標(biāo)簽是
）。其中一行包含文字“ nInfluenced n”。函數(shù)的第一部分查找這是哪一行。
一旦找到這一行，就可以確定下一行包含了被當(dāng)前行影響的每種編程語(yǔ)言的鏈接。使用find_all（“a”）便可查找這些鏈接 - 其中參數(shù)“a”對(duì)應(yīng)于HTML標(biāo)簽。
對(duì)于每個(gè)鏈接j，將其[“title”]屬性添加到名為out的列表。對(duì)[“title”]屬性感興趣的原因是因?yàn)樗鼘⑼耆ヅ浯鎯?chǔ)在節(jié)點(diǎn)中的語(yǔ)言名稱(chēng)。
例如，Java作為“Java（編程語(yǔ)言）”存儲(chǔ)在節(jié)點(diǎn)中，因此需要在整個(gè)數(shù)據(jù)集中使用這個(gè)確切的名稱(chēng)。
如果執(zhí)行成功，getLinks（）將返回一組編程語(yǔ)言。該函數(shù)的其余部分進(jìn)行了異常處理，以防程序在某一階段出現(xiàn)問(wèn)題。
收集數(shù)據(jù)
最后，在一切準(zhǔn)備就緒后執(zhí)行腳本，收集數(shù)據(jù)并將其存儲(chǔ)在兩個(gè)列表對(duì)象中。
現(xiàn)在編寫(xiě)一個(gè)循環(huán)，將先前定義的函數(shù)應(yīng)用于nodes中的每個(gè)詞條，并將輸出存儲(chǔ)在edgeList和meta中。
該函數(shù)使用節(jié)點(diǎn)中的每種語(yǔ)言，并嘗試從維基百科頁(yè)面檢索匯總表。
然后，該函數(shù)將檢索表中列出的與目標(biāo)語(yǔ)言所關(guān)聯(lián)的全部語(yǔ)言。
對(duì)于同時(shí)出現(xiàn)在節(jié)點(diǎn)列表中的每種語(yǔ)言，將一個(gè)元素以[“source，target”]的形式添加到edgeList。通過(guò)這種方式，建立一個(gè)邊的列表傳給Gephi。
出于調(diào)試的目的，打印添加到edgeList的每個(gè)元素——這樣做僅僅為了確保一切都工作。如果想要更徹底地調(diào)試，也可以添加打印語(yǔ)句到except語(yǔ)句中。
接下來(lái)，獲取語(yǔ)言的名稱(chēng)和年份，并將其添加到元列表中。
寫(xiě)進(jìn)CSV文件
一旦循環(huán)運(yùn)行，最后一步是將edgeList和meta的內(nèi)容寫(xiě)入到CSV文件。通過(guò)使用前面導(dǎo)入的csv模塊，完成上一步驟就容易多了。
完成了!保存腳本，并從終端運(yùn)行:
$ python3 script.py
當(dāng)構(gòu)建邊列表時(shí)，你可以看到腳本輸出了source-target對(duì)。確保網(wǎng)絡(luò)連接的穩(wěn)定性后，你就可以坐等結(jié)果了，此時(shí)腳本將發(fā)揮其魔力。
第三步:用Gephi建立圖形
希望你已經(jīng)安裝并運(yùn)行了Gephi。現(xiàn)在你可以創(chuàng)建一個(gè)新項(xiàng)目，并使用你收集的數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建有向圖。有向圖將顯示不同的編程語(yǔ)言是如何相互影響的!
首先在Gephi中創(chuàng)建一個(gè)新項(xiàng)目，然后切換到“數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室”窗口。Gephi中提供了一個(gè)擴(kuò)展式的接口來(lái)處理數(shù)據(jù)。首先要導(dǎo)入列表。
點(diǎn)擊“導(dǎo)入電子表格”。
選擇由Python腳本生成的edge_list.csv文件。確保Gephi中使用逗號(hào)作為分隔符。
從列表類(lèi)型中選擇“邊列表”
點(diǎn)擊“下一步”，導(dǎo)入源和目標(biāo)列作為字符串，并檢查。
用一個(gè)節(jié)點(diǎn)列表來(lái)更新數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室。現(xiàn)在,導(dǎo)入 metadata.csv文件。這一次，從列表類(lèi)型中選擇“節(jié)點(diǎn)列表”。
切換到“Preview”選項(xiàng)卡，查看網(wǎng)絡(luò)的外觀。
這時(shí)的圖形看起來(lái)顏色十分單一，而且雜亂無(wú)章，就像一盤(pán)意大利面。所以我們接下來(lái)要進(jìn)行圖像美化。
圖像美化
我們可以通過(guò)各種方式來(lái)演示圖像，也可以盡情發(fā)揮自己的創(chuàng)意。另外，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)可視化還要考慮以下三件事情:
節(jié)點(diǎn)定位：生成網(wǎng)絡(luò)布局模式的算法有很多，比較流行的是fruchterman - reingold算法，而且Gephi支持該算法。
節(jié)點(diǎn)大小：圖中節(jié)點(diǎn)的大小可以用來(lái)表示一些有趣的屬性。通常，這是一個(gè)中心性度量。度量中心性的方法有很多，但它們都反映了給定節(jié)點(diǎn)的“重要性”，即它與網(wǎng)絡(luò)的其他部分關(guān)聯(lián)的緊密程度。
節(jié)點(diǎn)著色：我們還可以使用顏色來(lái)顯示節(jié)點(diǎn)的某些屬性。通常，顏色用來(lái)表示群落結(jié)構(gòu)，廣泛定義為“與圖的其余部分相比關(guān)聯(lián)更緊密的一組節(jié)點(diǎn)”。在社交網(wǎng)絡(luò)中，群落結(jié)構(gòu)可以揭示個(gè)人的友情、家庭或?qū)I(yè)團(tuán)體之間的關(guān)聯(lián)。有幾種算法可以檢測(cè)群落結(jié)構(gòu)，Gephi自帶的檢測(cè)算法是Louvain方法。
要執(zhí)行上述步驟，還需要計(jì)算一些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。切換到“Overview”窗口。在這里你可以看到右側(cè)的一個(gè)面板。它包含一個(gè)“Statistics”選項(xiàng)卡。打開(kāi)它，你將看到一系列選項(xiàng)。
Gephi具有許多內(nèi)置的統(tǒng)計(jì)功能。對(duì)于每種功能，點(diǎn)擊“Run”將生成一個(gè)報(bào)告，該報(bào)告揭示了關(guān)于網(wǎng)絡(luò)的一些洞見(jiàn)。
如果要修改網(wǎng)絡(luò)的外觀，我們可以轉(zhuǎn)向左邊的面板。
在“Layout”選項(xiàng)卡中，可以選擇要使用的布局算法。點(diǎn)擊“運(yùn)行”，實(shí)時(shí)觀看圖表的變化!看看你認(rèn)為哪種布局算法效果最好。
在Layout選項(xiàng)卡之上是“Appearance”選項(xiàng)卡。在這里，你可以為節(jié)點(diǎn)和各條邊的顏色、大小和標(biāo)簽進(jìn)行設(shè)置，也可以根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性來(lái)配置(包括你要計(jì)算的數(shù)據(jù))。
一個(gè)建議:
根據(jù)模塊化屬性將節(jié)點(diǎn)著色。著色的根據(jù)是節(jié)點(diǎn)的群落成員關(guān)系。
根據(jù)節(jié)點(diǎn)的平均程度來(lái)確定節(jié)點(diǎn)的大小。關(guān)聯(lián)緊密的節(jié)點(diǎn)會(huì)比關(guān)聯(lián)稀疏的節(jié)點(diǎn)顯得大。
不過(guò)，也可以嘗試設(shè)計(jì)一個(gè)最喜歡的布局。一旦對(duì)圖形外觀感到滿意，就可以進(jìn)入最后一個(gè)步驟——將圖形導(dǎo)出至網(wǎng)頁(yè)!
第四步：使用Sigma.js插件
既然已經(jīng)構(gòu)建了一個(gè)可以在Gephi中查看的網(wǎng)絡(luò)可視化，接下來(lái)可以選擇使用屏幕截圖，或者以SVG、PDF或PNG格式保存圖形。
如果已經(jīng)安裝了Sigma.js插件，也可以把圖形導(dǎo)出到HTML，這將會(huì)創(chuàng)建一個(gè)交互式可視化，不僅可以在線上發(fā)布，也可以上傳到GitHub，與他人分享。
可從Gephi的菜單欄選擇“Export >Sigma.js模板…”。
按要求填寫(xiě)詳細(xì)信息。確保選擇導(dǎo)出項(xiàng)目所在的目錄。你也可以更改圖形的標(biāo)題、圖例、描述、懸停和許多其他細(xì)節(jié)。當(dāng)你準(zhǔn)備好了，點(diǎn)擊“確定”。
現(xiàn)在，如果你打開(kāi)導(dǎo)出項(xiàng)目所在的目錄，你將看到一個(gè)文件夾，其中包含Sigma.js生成的所有文件。
在你最喜歡的瀏覽器打開(kāi)index.html文件。哈!你的網(wǎng)絡(luò)!如果你知道一些CSS和JavaScript，可以載入各種生成的文件到你的網(wǎng)絡(luò)中，以便按照你的意愿調(diào)整輸出的網(wǎng)絡(luò)。
腦洞開(kāi)一開(kāi)，網(wǎng)絡(luò)畫(huà)起來(lái)
許多系統(tǒng)可以作為網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模和可視化。圖論是數(shù)學(xué)的一個(gè)分支，它提供了幫助理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和屬性的工具。
使用Python從Wikipedia獲取數(shù)據(jù)，構(gòu)建編程語(yǔ)言影響圖。關(guān)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)是一種給定的語(yǔ)言是否能被列為對(duì)設(shè)計(jì)另一種語(yǔ)言的影響。
Gephi和Sigma.js是分析和可視化網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)源工具。它們可以讓你以圖像、PDF或Web格式導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)。
模仿本文的方法，你還可以為很多其他的關(guān)系建模并做出可視化。腦洞開(kāi)一開(kāi)，網(wǎng)絡(luò)畫(huà)起來(lái)。
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原文標(biāo)題：手把手：一張圖看清編程語(yǔ)言發(fā)展史，你也能用Python畫(huà)出來(lái)！
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