NetWorkX使用方法及nx.draw()相关参数解读

 更新时间:2022年12月16日 15:10:03   作者:来包番茄沙司  
这篇文章主要介绍了NetWorkX使用方法及nx.draw()相关参数解读,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

networkx在02年5月产生,是用python语言编写的软件包,便于用户对复杂网络进行创建、操作和学习。

利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行网络绘制等。

官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/introduction.html

代码

首先导入包

import networkx as nx

创建一个空图

G = nx.Graph()

添加节点和边

G.add_node(1) #添加单个节点
G.add_node("x",name='tome') #添加单个节点及属性
G.add_nodes_from([2,3]) #从一个可迭代容器中添加多个节点
G.add_nodes_from([(4, {"color": "red"}), (5, {"color": "green"})])# 添加节点和属性
H = nx.path_graph(10) #创建一个新图
G.clear() # 清空图
G.add_nodes_from(H) #从另一张图中添加节点
print(list(H.nodes))
print(list(G.nodes))
G.add_edge(1,3)#添加一条边
G.add_edges_from([(2,3),(3,4)])# 添加多条边

查看节点和边

list(G.nodes) #查看节点
for k, v in G.nodes.items():  print(k,v)  #查看节点及属性
G.number_of_nodes() #查看几个节点
G.adj[1] #查看邻居节点
G[1] #查看邻居节点
list(G.neighbors(1)) #查看邻居节点

G.number_of_edges() #查看几条边
G.add_edge(1,3) #查看特定边
G.edges() #查看边
G.add_edge(2,3)
G.edges([1]) #查看1连接的所有边
G.edges([3]) #查看1连接的所有边

G.degree[1] #查看度

for node,neighbors in g.adjacency():
    print(node, neighbors) # 查看邻接矩阵内容

删除节点和边

G.remove_node(4)
G.remove_edge(1,3)

用已有的图构建新图

# 构建有向图
g = nx.DiGraph(G)
nx.draw(g)

获取节点和边

G = nx.Graph([(1,2,{'color':'red'})])
G[1] #获取1的邻居节点
G[1][2] #获取边属性
G.edges[1,2] #获取边属性

图、节点、边属性

# 图级别属性
g = nx.Graph(day = 'none')
g.graph #输出图级别的属性信息
g.graph['day']= 'tom' #修改图级别属性信息
g.graph['date']= 'now' #添加图级别属性信息
# 节点属性
g.add_node(1, time='now')
g.add_nodes_from([2,3,4,5,6], time='yes')
g.nodes.data()
g.nodes[2]
# 边属性
g.add_edge(1,2,time='now')
g.add_edges_from([(1,2,{'time':'now'}),(1,3,{'time':'naw'})])
G[1][2]['color'] = 'blue'
G.edges[1,2]['color'] ='Y'
g.edges.data()

分析图

# 分析图:连通分量
g.clear()
g.add_edges_from([(1,2),(3,2)])
g.add_nodes_from("spam")
list(nx.connected_components(g)) #有5个连通分量
nx.draw(g) #可视化
#分析图:按度排序
sorted(((node,degree) for node,degree in g.degree), key= lambda d:d[1],reverse = True)

图可视化

# 图可视化
g = nx.petersen_graph()
nx.draw(g, with_labels = True) #标明label

从edgelist读取图

# 从edgelist读取图
g = nx.read_edgelist('edglist.txt')
nx.draw(g, with_labels= True)

保存图

plt.savefig("path.png")

networkx–nx.draw()参数

x.draw()方法,至少接受一个参数:待绘制的网络G

运行样式

  • node_size:指定节点的尺寸大小(默认是300)
  • node_color:指定节点的颜色 (默认是红色,可以用字符串简单标识颜色,例如'r'为红色,'b'为绿色等)
  • node_shape:节点的形状(默认是圆形,用字符串'o'标识)
  • alpha: 透明度 (默认是1.0,不透明,0为完全透明)
  • width: 边的宽度 (默认为1.0)
  • edge_color: 边的颜色(默认为黑色)
  • style: 边的样式(默认为实现,可选: solid|dashed|dotted,dashdot)
  • with_labels: 节点是否带标签(默认为True)
  • font_size: 节点标签字体大小 (默认为12)
  • font_color: 节点标签字体颜色(默认为黑色)

运用布局

  • circular_layout:节点在一个圆环上均匀分布
  • random_layout:节点随机分布
  • shell_layout:节点在同心圆上分布
  • spring_layout:用Fruchterman-Reingold算法排列节点(样子类似多中心放射状)
  • spectral_layout:根据图的拉普拉斯特征向量排列节点

添加文本

用plt.title()方法可以为图形添加一个标题,该方法接受一个字符串作为参数。

fontsize参数用来指定标题的大小。例如:plt.title(“BA Networks”, fontsize = 20)。

如果要在任意位置添加文本,则可以采用plt.text()方法。

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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