現(xiàn)在各種商業(yè)和開源的網(wǎng)絡(luò)可視化的工具非常多，NetworkX - NetworkX是一個非常重要的網(wǎng)絡(luò)分析工具。當然它側(cè)重于對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析，也包含了網(wǎng)絡(luò)可視化部分。我最近由于要畫一些張量網(wǎng)絡(luò)圖，所以找到了這個工具。另一個值得推薦的是Latex中基于tikz實現(xiàn)的hackl/tikz-network工具，這個更側(cè)重于畫圖，效果非常漂亮。這里重點介紹NetworkX如何可視化。至于網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分析，專家可以仔細看相應(yīng)文檔，我只是為了畫圖，所以只用到關(guān)于圖的最基本屬性。本文共分三個部分，分別是：NetworkX中的基本對象：節(jié)點和邊；

NetworkX中的可視化函數(shù)；

存在的一些問題。

NetworkX中的基本對象：節(jié)點和邊

NetworkX主要是分析圖的結(jié)果的，因此可以創(chuàng)建的圖的種類很多，這里只利用Graph。在畫圖前，首先要建立一個網(wǎng)絡(luò)圖，代碼如下。

import networkx as nx

G = nx.Graph()

這個時候的圖是空的，其中沒有任何節(jié)點(node)和連接或者說是邊(edge)。所以接下來要給G中添加一些節(jié)點和邊。方法非常多，我們介紹最基本的，add_node和add_edge。

G.add_node(1)

G.add_edge(2,3)

上面兩段代碼的意思分別是：

1行：增加一個節(jié)點1

2行：增加一條邊從節(jié)點2到節(jié)點3，由于沒有手動添加節(jié)點2,3。程序會自己自動添加2和3。

加入說要畫四個原子形成的一維鏈，那么完整的代碼為：

import networkx as nx

G = nx.Graph()

G.add_edge(1,2)

G.add_edge(2,3)

G.add_edge(3,4)

如果這里不用1,2,3,4,標記，用其它任何可hashable的對象都可以，我這里只是畫圖就不說了。

NetworkX中的可視化函數(shù)

如果要把剛才的網(wǎng)絡(luò)畫出來，那么直接調(diào)用draw函數(shù)即可代碼和圖如下：

import networkx as nx

from pylab import show

G = nx.Graph()

G.add_edge(1,2)

G.add_edge(2,3)

G.add_edge(3,4)

nx.draw(G)

show()

在默認的情況下，節(jié)點的位置是隨機的，因此畫出來的圖并不是一條鏈，為了讓確定的節(jié)點出現(xiàn)在特定的位置上，有兩種做法。這里由于只是畫圖，我們利用draw中的pos參數(shù)修改，代碼如下。注意這里pos是一個字典，key對應(yīng)于節(jié)點的名字，后面是節(jié)點的坐標。

import networkx as nx

from pylab import show

G = nx.Graph()

G.add_edge(1,2)

G.add_edge(2,3)

G.add_edge(3,4)

position={1:(1,0),2:(2,0),3:(3,0),4:(4,0)}

nx.draw(G,pos=position)

show()

除了可以控制節(jié)點的位置，顏色大小，形狀等屬性都可以任意設(shè)置，比方下面的代碼把上面的鏈條節(jié)點改成不同的顏色，大小。

import networkx as nx

from pylab import show

G = nx.Graph()

G.add_edge(1,2)

G.add_edge(2,3)

G.add_edge(3,4)

position={1:(1,0),2:(2,0),3:(3,0),4:(4,0)}

ncolor=['r','b','k','g']

nsize=[600,400,200,100]

nx.draw(G,pos=position,node_color=ncolor,node_shape='>',node_size=nsize)

show()

還可以給每一個節(jié)點添加一個名字等等這些通過參數(shù)可以設(shè)定就不一一介紹了。

如果我們只想畫一些節(jié)點和一些邊，并不想讓所有的節(jié)點出現(xiàn)，那么可以通過nodelist這個參數(shù)控制。比方上面的圖，我們不想出現(xiàn)最后一個節(jié)點，那么只需要把代碼改為：

import networkx as nx

from pylab import show

G = nx.Graph()

G.add_edge(1,2)

G.add_edge(2,3)

G.add_edge(3,4)

position={1:(1,0),2:(2,0),3:(3,0),4:(4,0)}

ncolor=['r','b','k','g']

#nshape=['o','d','>','v']

nsize=[600,400,200,100]

NL=[1,2,3]

nx.draw(G,nodelist=NL,pos=position,node_color=ncolor,node_shape='>',node_size=nsize)

show()

存在的一些問題

如果仔細閱讀NetworkX源代碼會發(fā)現(xiàn)，可視化的方法利用了matplotlib散點圖的畫法。比方說所有的節(jié)點都是用散點圖函數(shù)scatter來實現(xiàn)的。因此它的使用受限于scatter的能力。并且，在draw當中，接口的參數(shù)并沒有覆蓋scatter接口中所有參數(shù)。

比方scatter函數(shù)可以修改每一個marker的edgecolor，但是在draw當中就沒有。因此如果我們想實現(xiàn)一個facecolor為白色，edgecolor為黑色的node，就必須修改NetworkX的代碼。而這一點恰好是我需要的，因為你要給每個node標記一個名字的話，顯然白底黑邊比較合適。

再比如散點圖本身默認的功能，只能實現(xiàn)所有的marker形狀是相同的，因此在畫散點圖的時候，要控制不同的點對應(yīng)不同的marker，需要使用mask函數(shù)過濾。例如Scatter Masked - Matplotlib 2.1.1 documentation。在NetworkX中也不能直接實現(xiàn)，不過可以通過另外兩個函數(shù)draw_networkx_nodes和draw_networkx_edges分別畫節(jié)點和邊。或者在Graph中添加node和edge的時候，順便加上相應(yīng)的屬性。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的networkx 画有权图_利用NetworkX画网络图的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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