详解Python中四种关系图数据可视化的效果对比

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

pip install networkx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

# Importing the matplotlib.pyplot module as plt.
import matplotlib.pyplot as plt

# Importing the pandas module and giving it the alias pd.
import pandas as pd

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# Importing the networkx module and giving it the alias nx.
import networkx as nx

G = nx.DiGraph() # 创建有向图

data_frame = pd.DataFrame(
    {
        'A': ['1', '2', '3', '4', '5', '6'],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    }
)

for i, row in data_frame.iterrows():
    G.add_edge(row['A'], row['B'], weight=row['C'])

pos = nx.random_layout(G)

nx.draw(G, pos, with_labels=True, alpha=0.7)

labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')

nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)

plt.axis('equal')

plt.show()

pos = nx.spring_layout(G, seed=4000, k=2)

pos = nx.spectral_layout(G)

pos = nx.shell_layout(G)