nodes = nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=node_size, node_color='white', margins=0.1)我还想要显示节点ID

在使用`networkx.draw_networkx_nodes()`函数绘制节点时，如果你想在节点上显示ID而非标签，NetworkX本身并不直接支持在节点上显示数字ID作为文字。但是，你可以结合其他方法来实现这个需求。一种常用的方式是在创建节点的时候就存储节点ID，然后在绘制之前先生成一个字典，将节点ID映射到其位置。

例如：

import networkx as nx

# 创建一个有节点ID的字典
node_id_map = {n: n for n in G.nodes}  # 或者你也可以从其他地方获取节点ID

# 绘制节点，这里假设pos是一个节点的位置字典
nodes = nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=node_size, node_color='white', margins=0.1)

# 然后可以在绘制后动态添加文本标签
for node, text in node_id_map.items():
    # 使用matplotlib的annotate()函数添加文本标签，需要另外导入matplotlib.pyplot模块
    plt.annotate(text, xy=pos[node], ha='center', va='center')

plt.show()

这将在每个节点上添加其ID。注意，你需要先运行`plt.show()`来显示图表，因为`matplotlib`的`annotate()`函数是在绘图环境中操作的。

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nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='lightblue', node_size=1000) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='gray', arrows=True) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=10, font_family='SimHei')#防止中文乱码 plt.show()

这是一段 Python 代码，使用 NetworkX 库来画图。代码中使用了三个函数：

1. `nx.draw_networkx_nodes` 用于画节点，其中 `G` 是图对象，`pos` 是节点的位值，`node_color` 是节点的颜色，`node_size` 是节点的大小。

2. `nx.draw_networkx_edges` 用于画边，其中 `edge_color` 是边的颜色，`arrows` 决定了是否画出有向边的箭头。

3. `nx.draw_networkx_labels` 用于画节点标签，其中 `font_size` 是标签的字体大小，`font_family` 是标签的字体名称。

import community G = nx.karate_club_graph() partition = community.best_partition(G) pos = nx.spring_layout(G) plt.figure(figsize=(12,12)) plt.axis('off') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, cmap=plt.cm.RdYlBu, node_color=list(partition.values())) nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5)

这段代码使用了`python-louvain`库中的`community.best_partition`函数来对Karate Club图进行社区检测，并使用`NetworkX`库和`Matplotlib`库来可视化结果。

具体步骤如下：

1. 导入所需的模块。

import networkx as nx
import community
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建Karate Club图。

G = nx.karate_club_graph()

3. 使用`community.best_partition`函数检测图中的社区，并将结果存储在字典`partition`中。

partition = community.best_partition(G)

4. 使用`nx.spring_layout`函数来计算节点的位置，并将结果存储在`pos`中。

pos = nx.spring_layout(G)

5. 使用`plt.figure`函数创建一个图形对象，设置图形大小并关闭坐标轴。

plt.figure(figsize=(12,12))
plt.axis('off')

6. 使用`nx.draw_networkx_nodes`函数绘制节点，并使用`partition`字典中存储的社区信息来设置节点颜色。

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, cmap=plt.cm.RdYlBu, node_color=list(partition.values()))

7. 使用`nx.draw_networkx_edges`函数绘制边缘。

nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5)

8. 使用`plt.show`函数显示图形。

plt.show()

这样就可以得到一个带有社区颜色的Karate Club图，其中每个颜色代表一个社区。