nx.draw_networkx_edges,定义节点的最短距离

`nx.draw_networkx_edges` 是 NetworkX 库中的一个函数，用于绘制图中的边。它接受一个图形对象（如 Graph 或 DiGraph），以及用于指定边的绘制选项，包括颜色、样式、宽度等。然而，这个函数本身并没有直接提供计算并显示节点间的最短距离的功能。

若你想在绘制边的同时展示节点之间的最短距离，你需要先计算这些距离，然后将它们附加到边的属性上。例如，你可以使用 `networkx.shortest_path_length(graph)` 来计算所有节点对之间的最短路径长度。接下来，你可以使用 `edge_data` 参数将这些距离信息添加到 `edges_to_draw` 中的每条边的属性字典 `d` 上，例如:

distances = {edge: nx.shortest_path_length(graph, edge[0], edge[1]) for edge in edges_to_draw}
edges_with_distances = [(edge, {'distance': distance}) for edge, distance in distances.items()]

最后，在调用 `nx.draw_networkx_edges` 时，你可以从 `d` 字典中获取 `distance` 属性来决定边的颜色、大小或者其他视觉表示。

相关问题

nx.draw_networkx_edges

### 回答1：
nx.draw_networkx_edges是NetworkX库中用于绘制网络图中边的函数。它可以根据给定的节点和边的信息，绘制出网络图中的边，并可以设置边的颜色、线条粗细、线条样式等属性。该函数可以用于可视化网络结构、分析网络拓扑结构等应用场景。

### 回答2：
nx.draw_networkx_edges 是 NetworkX 库中用于绘制网络图中边的函数。该函数可以接受多种参数和选项来绘制边的样式和属性。下面对一些常用的参数和选项进行介绍：

1. G：图形对象。该参数指定了要绘制的网络图形对象。

2. pos：节点位置的指定方式。该参数指定了节点在图形中的位置。可以是一个字典，每个节点对应一组坐标；也可以是一个函数或方法，该函数或方法根据节点标签返回节点位置。

3. edgelist：指定要绘制的边列表。该参数可以是一个由边组成的列表，也可以是一个边迭代器或任何可迭代对象。

4. width：边的宽度。该参数控制边的线条粗细程度。可以是一个数字，代表边的粗细程度；也可以是一个由边组成的元组，对应每条边的线条粗细程度。

5. arrows：是否显示箭头。该参数可以控制边上是否显示箭头。可以是 True 或 False。如果是 True，表示要显示箭头；如果是 False，则不显示箭头。

6. style：边的样式。该参数可以指定边线条的样式。可以是 "solid"、"dashed"、"dashdot" 或 "dotted" 中的一种。

7. alpha：边的透明度。该参数控制边的不透明度。可以是 [0, 1] 之间的浮点数，表示边的不透明度。

8. edge_color：边的颜色。该参数指定边的颜色。可以是一个颜色名称字符串，例如 "red"、"blue" 等，也可以是 RBG 元组。

以上是一些常用参数和选项的介绍，使用这些参数和选项，可以绘制各种样式和属性的网络图。值得注意的是，nx.draw_networkx_edges 函数只绘制边的形状，边的标签、权重和其他属性需要使用其他函数或方法单独设置。

### 回答3：
nx.draw_networkx_edges是NetworkX绘制网络图中的一种方法，它用于绘制连接节点的边。该方法共有五个参数，具体如下：

1. G：表示待绘制的网络图。

2. pos：表示节点位置。pos是一个字典，用于表示每个节点在坐标系中的位置。通常，可以使用NetworkX提供的算法计算节点的位置。

3. edgelist：表示待绘制的边。如果未指定该参数，则默认绘制G所有的边。

4. width：表示边的线宽。默认值为1.0。

5. alpha：表示边的透明度。该参数用于控制边的颜色深度，建议使用透明度的值范围为0到1。

此外，nx.draw_networkx_edges方法还支持设置连边的颜色、样式等属性。可以通过设置edge_color、edge_cmap、style等参数来实现这些特性。一般情况下，可以使用默认设置即可，如果需要自定义连边的颜色、样式或线宽，则需要对这些参数进行设置。

总之，nx.draw_networkx_edges是一个用于绘制网络图中连接节点的边的方法，它支持多种样式和属性的设置，帮助用户实现更加个性化的网络图绘制。

解读代码：# 按节点对的最短路径长度降序排列 sorted_pairs = sorted(shortest_lengths.keys(), key=lambda x: shortest_lengths[x], reverse=True) #定义一个函数来添加额外的边 def add_edges(UG, edges): for u, v in edges: UG.add_edge(u, v) #筛选最优的5条边 new_edges = [] for u, v in sorted_pairs[:5]: if not nx.has_path(UG, u, v): new_edges.append((u, v)) #将图形保存为新的数据集 for u, v in new_edges: UG[u][v]['weight'] = 1 UG[v][u]['weight'] = 1 #创建新的图形来绘制新的最小生成树 UG_with_new_edges = nx.minimum_spanning_tree(UG) #添加新的边 add_edges(UG_with_new_edges, new_edges) #绘制最小生成树 plt.figure(figsize=(8, 6)) pos = nx.spring_layout(UG_with_new_edges) nx.draw_networkx_nodes(UG_with_new_edges, pos, nodelist=UG_with_new_edges.nodes()) nx.draw_networkx_edges(UG_with_new_edges, pos, edgelist=UG_with_new_edges.edges()) nx.draw_networkx_labels(UG_with_new_edges, pos) plt.title('新的最小生成树') plt.show() #计算新的最小生成树中每个节点对之间的最短路长度 new_shortest_lengths = {} for u, v in UG_with_new_edges.edges: if UG.has_edge(v, u): new_shortest_lengths[(u, v)] = UG[u][v]['weight'] + UG[v][u]['weight'] else: new_shortest_lengths[(u, v)] = UG[u][v]['weight'] #比较新的最短路径长度和原始的最短路径长度 for u, v in sorted_pairs[:5]: print(f"添加边 {u} --> {v}")

这段代码是一个基于图的最小生成树算法，主要流程如下：

1. 首先根据节点对的最短路径长度对节点对进行降序排列。
2. 定义一个函数 add_edges ，用于向图中添加额外的边。
3. 筛选出最优的 5 条边，并将它们添加到图中。
4. 创建一个新的图形来绘制新的最小生成树。
5. 绘制最小生成树并显示在画布上。
6. 计算新的最小生成树中每个节点对之间的最短路长度。
7. 比较新的最短路径长度和原始的最短路径长度，并输出添加的边。

具体实现的过程是，根据节点对的最短路径长度排序，选择最优的 5 条边，并将它们添加到图中。然后，使用最小生成树算法构建新的最小生成树，并绘制出来。最后，计算新的最短路径长度，并与原始的最短路径长度进行比较，输出添加的边。这个算法可以用来优化网络结构，使得网络更加高效。