未接続ノードがあってもOK！重み付きエッジリストから隣接行列を生成する関数の実装

# **user**:

辺が \[('node\_name1', 'node\_name2'), ('node\_name1', 'node\_name3'), ...] のような形で入力されたとき、隣接行列を pandas dataframe として返す関数を書いてください。

# **assistant**:

以下は、辺リスト `edges = [('node_name1', 'node_name2'), ('node_name1', 'node_name3'), ...]` から **隣接行列を pandas の DataFrame 形式で返す関数**です。

```python
import pandas as pd

def edges_to_adjacency_matrix(edges, directed=False):
    """
    辺リストから隣接行列（pandas DataFrame）を作成する。
    
    Parameters:
    - edges: list of tuple (node1, node2)
    - directed: 有向グラフなら True, 無向グラフなら False

    Returns:
    - pandas.DataFrame: 隣接行列
    """
    # ノードの集合を取得
    nodes = sorted(set([n for edge in edges for n in edge]))
    
    # 隣接行列を初期化（すべて0）
    adj_matrix = pd.DataFrame(0, index=nodes, columns=nodes)

    # エッジに従って1を設定
    for src, dst in edges:
        adj_matrix.loc[src, dst] = 1
        if not directed:
            adj_matrix.loc[dst, src] = 1

    return adj_matrix
```

---

### 使用例：

```python
edges = [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]
adj_matrix = edges_to_adjacency_matrix(edges)
print(adj_matrix)
```

**出力（無向グラフの場合）:**

```
   A  B  C
A  0  1  1
B  1  0  1
C  1  1  0
```

---

必要に応じて、有向・無向の指定や、重み付きなども拡張できます。ご希望があれば対応します！

# **user**:

どういたしまして！
重み付きエッジに対応するように関数を改良します。
エッジは次のような形式になります：

```python
edges = [('A', 'B', 2.0), ('A', 'C', 3.5), ...]
```

このとき、隣接行列の値は 0 の代わりに重みになります。

---

### ✅ 重み付きに対応した関数：

```python
import pandas as pd

def weighted_edges_to_adjacency_matrix(edges, directed=False):
    """
    重み付きの辺リストから隣接行列（pandas DataFrame）を作成する。
    
    Parameters:
    - edges: list of tuple (node1, node2, weight)
    - directed: 有向グラフなら True, 無向グラフなら False

    Returns:
    - pandas.DataFrame: 隣接行列（値は重み、辺がなければ0）
    """
    # ノードの集合を取得
    nodes = sorted(set([n for edge in edges for n in edge[:2]]))

    # 隣接行列を初期化（全て0.0）
    adj_matrix = pd.DataFrame(0.0, index=nodes, columns=nodes)

    # エッジに従って重みを設定
    for src, dst, weight in edges:
        adj_matrix.loc[src, dst] = weight
        if not directed:
            adj_matrix.loc[dst, src] = weight

    return adj_matrix
```

---

### 使用例：

```python
edges = [('A', 'B', 2.0), ('A', 'C', 3.5), ('B', 'C', 1.2)]
adj_matrix = weighted_edges_to_adjacency_matrix(edges)
print(adj_matrix)
```

**出力：**

```
     A    B    C
A  0.0  2.0  3.5
B  2.0  0.0  1.2
C  3.5  1.2  0.0
```

---

ご希望であれば、同じノード間に複数エッジがある場合の扱い（加算・最大・平均など）にも対応できます。必要であれば教えてください。


# **user**:

得られた adj\_matrix の重みの絶対値の最大値を得る関数を書いてください。

# **assistant**:

以下は、`pandas.DataFrame` 形式の隣接行列から **重みの絶対値の最大値**を取得する関数です。

---

### ✅ 関数定義：

```python
def max_abs_weight(adj_matrix):
    """
    隣接行列の中の重みの絶対値の最大値を返す。

    Parameters:
    - adj_matrix: pandas.DataFrame（隣接行列）

    Returns:
    - float: 絶対値の最大重み
    """
    return adj_matrix.abs().to_numpy().max()
```

---

### 使用例：

```python
import pandas as pd

# 例として手動で隣接行列を定義
adj_matrix = pd.DataFrame({
    'A': [0.0, -2.0, 3.5],
    'B': [-2.0, 0.0, 1.2],
    'C': [3.5, 1.2, 0.0]
}, index=['A', 'B', 'C'])

max_weight = max_abs_weight(adj_matrix)
print(max_weight)
```

**出力：**

```
3.5
```

---

この関数は、正負問わず最大の重みを見つけたいときに便利です。
他にも「非ゼロ要素の最大値」などの条件があれば、それに応じて調整できます。必要があればお知らせください。

# **user**:

adj\_matrix が pandas dataframe ではなく ndarray の場合は？

# **assistant**:

`adj_matrix` が `NumPy` の `ndarray` である場合も、**絶対値の最大値を取得する関数**は非常にシンプルに書けます。

---

### ✅ NumPy 配列（`ndarray`）版の関数：

```python
import numpy as np

def max_abs_weight_ndarray(adj_matrix):
    """
    NumPy配列の隣接行列における重みの絶対値の最大値を返す。

    Parameters:
    - adj_matrix: numpy.ndarray（隣接行列）

    Returns:
    - float: 絶対値の最大重み
    """
    return np.abs(adj_matrix).max()
```

---

### 使用例：

```python
import numpy as np

# 例として隣接行列を NumPy 配列で作成
adj_matrix = np.array([
    [ 0.0, -2.0,  3.5],
    [-2.0,  0.0,  1.2],
    [ 3.5,  1.2,  0.0]
])

max_weight = max_abs_weight_ndarray(adj_matrix)
print(max_weight)
```

**出力：**

```
3.5
```

---

### 補足：

* `np.abs(adj_matrix)`：行列のすべての要素の絶対値を取る
* `.max()`：最大値を取得する

`pandas.DataFrame` と異なり、`ndarray` では `.abs()` ではなく `np.abs()` を使う点に注意してください。

# **user**:

ndarrayでもpd dataframeでもどっちでも大丈夫な関数にしてください。

# **assistant**:

了解しました！
`adj_matrix` が **`pandas.DataFrame` でも `numpy.ndarray` でも動作する汎用関数**を以下に示します。

---

### ✅ 両方対応した関数：

```python
import numpy as np
import pandas as pd

def max_abs_weight_general(adj_matrix):
    """
    隣接行列が pandas.DataFrame または numpy.ndarray のいずれでも、
    重みの絶対値の最大値を返す。

    Parameters:
    - adj_matrix: pandas.DataFrame または numpy.ndarray

    Returns:
    - float: 絶対値の最大重み
    """
    if isinstance(adj_matrix, pd.DataFrame):
        values = adj_matrix.values  # DataFrame → ndarray に変換
    elif isinstance(adj_matrix, np.ndarray):
        values = adj_matrix
    else:
        raise TypeError("adj_matrix must be a pandas.DataFrame or numpy.ndarray")

    return np.abs(values).max()
```

---

### 使用例①（`pandas.DataFrame`）:

```python
df = pd.DataFrame({
    'A': [0.0, -2.0, 3.5],
    'B': [-2.0, 0.0, 1.2],
    'C': [3.5, 1.2, 0.0]
}, index=['A', 'B', 'C'])

print(max_abs_weight_general(df))  # 出力: 3.5
```

---

### 使用例②（`numpy.ndarray`）:

```python
arr = np.array([
    [ 0.0, -2.0,  3.5],
    [-2.0,  0.0,  1.2],
    [ 3.5,  1.2,  0.0]
])

print(max_abs_weight_general(arr))  # 出力: 3.5
```

---

この関数を使えば、データの形式を気にせず共通に使えるので便利です。
さらに対応形式（例：`torch.Tensor`など）を増やしたい場合も簡単に拡張できます。

# **user**:

ありがとうございます。先ほどの weighted_edges_to_adjacency_matrix 関数ですが、 edges が全ての node を網羅しているとは限らないため、edge で結ばれない node がある場合は、隣接行列のサイズが不当に小さくなることがあります。これを避けるために、オプションとして column 名(node名)のリストを入れると、edgeで結ばれないnodeがある場合も隣接行列に含めるように関数を書き換えてください。

# **assistant**:

以下に、**すべてのノード名を外部から指定できるように拡張した `weighted_edges_to_adjacency_matrix` 関数**を提示します。

このバージョンでは、`nodes` 引数を追加で指定でき、`edges` に含まれていないノードも隣接行列に必ず含められるようになります。

---

### ✅ 改良版：未接続ノードも含める

```python
import pandas as pd

def weighted_edges_to_adjacency_matrix(edges, directed=False, nodes=None):
    """
    重み付きの辺リストから隣接行列（pandas DataFrame）を作成する。
    edges で指定されていないノードも、nodes 引数で明示的に与えることで隣接行列に含めることができる。
    
    Parameters:
    - edges: list of tuple (node1, node2, weight)
    - directed: bool, 有向グラフなら True, 無向グラフなら False
    - nodes: list of node names（任意）。全ノードを明示的に指定する場合に使用。

    Returns:
    - pandas.DataFrame: 隣接行列（値は重み、辺がなければ0）
    """
    # edges に含まれるノードを取得
    edge_nodes = set(n for edge in edges for n in edge[:2])

    # 全ノードリストを決定
    if nodes is not None:
        all_nodes = sorted(set(nodes))  # 重複削除＋ソート
    else:
        all_nodes = sorted(edge_nodes)

    # 隣接行列を初期化（すべて0.0）
    adj_matrix = pd.DataFrame(0.0, index=all_nodes, columns=all_nodes)

    # エッジに従って重みを設定
    for src, dst, weight in edges:
        adj_matrix.loc[src, dst] = weight
        if not directed:
            adj_matrix.loc[dst, src] = weight

    return adj_matrix
```

---

### ✅ 使用例

```python
edges = [('A', 'B', 2.0), ('B', 'C', 1.5)]
all_nodes = ['A', 'B', 'C', 'D']  # D はどのエッジにも登場しない

adj_matrix = weighted_edges_to_adjacency_matrix(edges, directed=False, nodes=all_nodes)
print(adj_matrix)
```

**出力：**

```
     A    B    C    D
A  0.0  2.0  0.0  0.0
B  2.0  0.0  1.5  0.0
C  0.0  1.5  0.0  0.0
D  0.0  0.0  0.0  0.0
```

---

このようにすれば、`nodes` に含めたすべてのノードが隣接行列に現れるようになります。
他にも「重みのデフォルト値」や「欠損値は `NaN` にしたい」などのカスタマイズがあれば追加できますので、お気軽にお知らせください。

# **user**:

ありがとうございます。今日のこれまでの会話をブログに書き残したいので、タイトル案をいくつか提案してください。

# **assistant**:

こちらこそありがとうございます！
本日のやりとりは「**グラフデータの取り扱いと可視化のための隣接行列処理**」に関する実践的な内容でしたので、以下のようなブログタイトル案はいかがでしょうか？

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### ✅ シンプル・技術寄りなタイトル案

1. **「Pythonで重み付きグラフの隣接行列を作成する方法」**
2. **「pandasとNumPyで隣接行列を自在に操る」**
3. **「未接続ノードもOK！柔軟な隣接行列生成関数の実装」**
4. **「重み付きエッジリストから隣接行列を生成し、最大重みを取得する」**
5. **「DataFrameとndarray両対応！グラフ構造の最大重みを求める関数」**

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### ✅ ブログ・読み物っぽいタイトル案

6. **「ノードが孤立していても大丈夫：隣接行列を柔軟に作る」**
7. **「pandasとNumPyで始めるグラフ処理の基本レシピ」**
8. **「重み付きエッジと仲良くなる：隣接行列づくりの実践メモ」**
9. **「グラフの重みを最大値で読み解く：Pythonによる隣接行列入門」**
10. **「一歩進んだ隣接行列の扱い方：孤立ノードや型の違いにも対応」**

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もし記事のターゲット（例：初心者・研究者・データサイエンス実務者など）や使いたいキーワードがあれば、さらに絞り込んだタイトル案もご提案できます。お気軽にお知らせください！

# **user**:

「未接続ノードがあってもOK！重み付きエッジリストから隣接行列を生成する関数の実装」でいきたいと思います。最後に今回のまとめを書いてください。

# **assistant**:

いいタイトルですね！では、そのタイトルにふさわしい**ブログ記事のまとめ**を以下にご用意しました：

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### ✅ まとめ：「未接続ノードがあってもOK！重み付きエッジリストから隣接行列を生成する関数の実装」

本記事では、Python を使って **重み付きエッジリストから隣接行列を生成する方法**について解説しました。特に以下の点をカバーしています：

* エッジリスト形式 `[(node1, node2, weight), ...]` を `pandas.DataFrame` の隣接行列に変換する基本関数の実装
* **有向グラフ・無向グラフ**の切り替えに対応する柔軟な設計
* **未接続のノード（孤立ノード）も隣接行列に含める**ための `nodes` オプションの導入
* 隣接行列から **重みの絶対値の最大値を取得する汎用関数**（`DataFrame` と `ndarray` 両対応）

これらの機能を備えることで、ネットワーク分析や可視化、機械学習への前処理など、幅広い用途に対応できる堅牢な隣接行列処理関数を作成できます。

今後はこのベースを拡張して、可視化（`networkx` + `pyvis`）、クラスタリング、中心性指標の計算などへとつなげていくのも良いでしょう。

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必要に応じて、冒頭や本文に貼れる「実装コード一覧」などもまとめられます。
さらに内容を発展させたい場合や、可視化や応用例などの追加もお気軽にご相談ください！

# **user**:

ありがとうございます。今回はこれで大丈夫です。また今後ともよろしくお願いします！

# **assistant**:

どういたしまして！こちらこそ、丁寧にやりとりしてくださってありがとうございました。
またいつでもお気軽にご相談ください。ブログ執筆や実装の続きをサポートできるのを楽しみにしています！

今後ともどうぞよろしくお願いします 😊