如何在python中使用networkx绘制有向图？

5 回答

• 40

  import networkx as nx
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  g = nx.DiGraph()
  g.add_nodes_from([1,2,3,4,5])
  g.add_edge(1,2)
  g.add_edge(4,2)
  g.add_edge(3,5)
  g.add_edge(2,3)
  g.add_edge(5,4)
  
  nx.draw(g,with_labels=True)
  plt.draw()
  plt.show()
  

  这很简单，如何使用networkx使用python 3.x绘制有向图 . 只是简单的表示，可以修改和着色等 . 请参阅生成的图here .

  注意：这只是一个简单的表示 . 可以添加加权边缘

  g.add_edges_from([(1,2),(2,5)], weight=2)
  

  因此再次绘制 .

  回复于 2024-04-29T03:56:40+08:00
• 60

  您可能希望使用以下代替常规nx.draw：

  nx.draw_networkx(G[, pos, arrows, with_labels])
  

  例如：

  nx.draw_networkx(G, arrows=True, **options)
  

  您可以通过初始化**变量来添加选项，如下所示：

  options = {
      'node_color': 'blue',
      'node_size': 100,
      'width': 3,
      'arrowstyle': '-|>',
      'arrowsize': 12,
  }
  

  还有一些函数支持 directed=True parameter 在这种情况下，这个状态是默认状态：

  G = nx.DiGraph(directed=True)
  

  找到networkx参考here .

  

  回复于 2024-04-29T03:56:40+08:00
• 18

  您需要使用directed graph而不是图表，即

  G = nx.DiGraph()
  

  然后，创建要使用的边缘颜色列表，并将它们传递给 nx.draw （如@Marius所示） .

  把这一切放在一起，我得到下面的图像 . 仍然不是你展示的其他图片（我不会't know where your edge weights are coming from), but much closer! If you want more control of how your output graph looks (e.g. get arrowheads that look like arrows), I' d看看NetworkX with Graphviz .

  

  回复于 2024-04-29T03:56:40+08:00
• 5

  完全充实的例子，箭头只有红色边缘：

  import networkx as nx
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  G = nx.DiGraph()
  G.add_edges_from(
      [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'F'),
       ('B', 'H'), ('B', 'G'), ('B', 'F'), ('C', 'G')])
  
  val_map = {'A': 1.0,
             'D': 0.5714285714285714,
             'H': 0.0}
  
  values = [val_map.get(node, 0.25) for node in G.nodes()]
  
  # Specify the edges you want here
  red_edges = [('A', 'C'), ('E', 'C')]
  edge_colours = ['black' if not edge in red_edges else 'red'
                  for edge in G.edges()]
  black_edges = [edge for edge in G.edges() if edge not in red_edges]
  
  # Need to create a layout when doing
  # separate calls to draw nodes and edges
  pos = nx.spring_layout(G)
  nx.draw_networkx_nodes(G, pos, cmap=plt.get_cmap('jet'), 
                         node_color = values, node_size = 500)
  nx.draw_networkx_labels(G, pos)
  nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=red_edges, edge_color='r', arrows=True)
  nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=black_edges, arrows=False)
  plt.show()
  

  

  回复于 2024-04-29T03:56:40+08:00
• 10

  我只是为了完整而把它放进去 . 我从marius和mdml中学到了很多东西 . 这是边缘权重 . 抱歉箭头 . 看起来我不是唯一一个说它无法帮助的人 . 我无法使用ipython笔记本呈现这一点我不得不直接从python直接获得我的边缘权重的问题 .

  import networkx as nx
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  import pylab
  
  G = nx.DiGraph()
  
  G.add_edges_from([('A', 'B'),('C','D'),('G','D')], weight=1)
  G.add_edges_from([('D','A'),('D','E'),('B','D'),('D','E')], weight=2)
  G.add_edges_from([('B','C'),('E','F')], weight=3)
  G.add_edges_from([('C','F')], weight=4)
  
  
  val_map = {'A': 1.0,
                     'D': 0.5714285714285714,
                                'H': 0.0}
  
  values = [val_map.get(node, 0.45) for node in G.nodes()]
  edge_labels=dict([((u,v,),d['weight'])
                   for u,v,d in G.edges(data=True)])
  red_edges = [('C','D'),('D','A')]
  edge_colors = ['black' if not edge in red_edges else 'red' for edge in G.edges()]
  
  pos=nx.spring_layout(G)
  nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,edge_labels=edge_labels)
  nx.draw(G,pos, node_color = values, node_size=1500,edge_color=edge_colors,edge_cmap=plt.cm.Reds)
  pylab.show()
  

  

  回复于 2024-04-29T03:56:40+08:00