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网络图形不显示Python中的边缘箭头

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我有一个adjacency matrix A和一个定义每个节点坐标的数组：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
%matplotlib inline  

Import adjacency matrix A[i,j]
A = np.matrix([[0, 1, 1, 0, 0, 1, 0],
               [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
               [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0],
               [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0],
               [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], 
               [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
               [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

## Import node coordinates
xy = np.array([[0, 0],
               [-20, 20],
               [17, 27], 
               [-6, 49], 
               [15, 65], 
               [-20, 76],
               [5,  100]])

我的目标是绘制图表，显示节点之间的连接方式 . 因此，每条边应该有一个箭头或双向箭头，显示沿着它前进的方向 .

我能够显示连接但是没有箭头，即使我将参数指定为 True .

## Draw newtwork
G = nx.from_numpy_matrix(A, xy)
nx.draw_networkx(G, pos=xy, width=3, arrows=True)

在没有修改输入数据（ A 和 xy ）的情况下，您能否建议我实现目标的方法？

enter image description here

python graph networkx adjacency-matrix

2 回答

  • 4

    我设法得到"arrows" . 从挖掘其他堆栈溢出问题（here,和here）开始，似乎这是使用matplotlib获取箭头的最佳方法 .

    import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt


#Import adjacency matrix A[i,j]
A = np.matrix([[0, 1, 1, 0, 0, 1, 0],
               [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
               [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0],
               [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0],
               [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], 
               [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
               [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

## Import node coordinates
xy = np.array([[0, 0],
               [-20, 20],
               [17, 27], 
               [-6, 49], 
               [15, 65], 
               [-20, 76],
               [5,  100]]) 

G = nx.from_numpy_matrix(np.array(A), create_using = nx.MultiDiGraph())
pos = xy
nx.draw(G,pos)
labels = {i: i + 1 for i in G.nodes()}
nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels, font_size=15, arrows=True)
plt.show()

    output

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  • 3

    在某些时候，我对网络x绘图设施缺乏适当的箭头支持感到非常恼火，并编写了我自己的，同时保持API几乎相同 . 代码可以找到here .

    enter image description here

    import numpy as np
import netgraph

A = np.matrix([[0, 1, 1, 0, 0, 1, 0],
              [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
              [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0],
              [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0],
              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

xy = np.array([[0, 0],
               [-20, 20],
               [17, 27],
               [-6, 49],
               [15, 65],
               [-20, 76],
               [5,  100]])

N = len(A)
node_labels = dict(zip(range(N), range(N)))
netgraph.draw(np.array(A), xy / np.float(np.max(xy)), node_labels=node_labels)
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