KeyError: 'font.family'

This error occurs when you try to access a key that is not present in a dictionary. In this case, it seems that you are trying to access the 'font.family' key in a dictionary, but this key does not exist.

This error can occur in different situations, but it is often related to using the wrong variable or misspelling a key name.

To fix this error, you need to make sure that the key you are trying to access actually exists in the dictionary, and that you are using the correct variable or key name. Double-check your code for any typos or mistakes, and make sure that you are referencing the correct dictionary and key.

相关问题

KeyError: 'font.sans - serif is not a valid rc parameter (see rcParams.keys() for a list of valid parameters)'

这个错误通常是由于 matplotlib 的配置文件存在问题导致的。您可以尝试以下方法解决这个问题：

1. 检查您的 matplotlib 版本是否是最新的。

2. 您可以尝试删除 matplotlib 的配置文件，并重新运行程序。配置文件通常在用户主目录下的 .matplotlib 文件夹中。

3. 您可以尝试手动设置 matplotlib 的字体设置，例如：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial']
   plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'

这里将字体设置为 Arial，您可以将其替换为您需要的字体。

希望这些方法可以帮助您解决问题。

KeyError: 'color'

如果在运行上述代码时出现 `KeyError: 'color'` 的错误，这通常是因为代码中引用了键名为 `color` 的字典，但实际上该字典中并不存在键名为 `color`。

这个问题可能出现在以下两种情况下：

1. 在构建动态网络模型时，没有为边指定颜色。在 NetworkX 库中，边可以附加一些元数据，例如颜色、权重等。如果没有为边指定颜色，则在绘制网络图时无法引用该颜色信息，从而导致 `KeyError: 'color'` 错误。

2. 在绘制网络图时，没有正确地引用边的颜色信息。如果在绘制网络图时使用了一个不存在的键名，则会引发 `KeyError: 'color'` 错误。

解决这个问题的方法是：

1. 在构建动态网络模型时，为每条边附加颜色信息。例如可以使用 `G[u][v]['color'] = 'r'` 的方式为 `u` 和 `v` 之间的边附加颜色信息（此处假设颜色为红色）。

2. 在绘制网络图时，正确地引用边的颜色信息。例如可以使用 `colors = ['r' if G[u][v]['color'] == 'r' else 'b' for u, v in G.edges()]` 的方式引用边的颜色信息。

修改后的代码如下：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 构建动态网络模型
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(1,2),(2,3),(3,4)])
for u, v in G.edges():
    G[u][v]['color'] = 'r'

H = nx.DiGraph()
H.add_edges_from([(1,3),(2,4)])
for u, v in H.edges():
    H[u][v]['color'] = 'b'

I = nx.DiGraph()
I.add_edges_from([(1,2),(1,4),(2,3)])
for u, v in I.edges():
    I[u][v]['color'] = 'r'

J = nx.DiGraph()
J.add_edges_from([(1,3),(2,4),(3,4)])
for u, v in J.edges():
    J[u][v]['color'] = 'b'

K = nx.DiGraph()
K.add_edges_from([(1,2),(2,4),(3,4)])
for u, v in K.edges():
    K[u][v]['color'] = 'r'

# 将动态网络模型存储为列表
dynamic_network = [G, H, I, J, K]

# 定义节点的位置
pos = {1: (0, 0), 2: (1, 0), 3: (2, 0), 4: (1, -1)}

# 绘制动态网络模型
fig, ax = plt.subplots()
for i in range(len(dynamic_network)):
    G = dynamic_network[i]
    edges = [(u, v) for u, v in G.edges()]
    colors = ['r' if G[u][v]['color'] == 'r' else 'b' for u, v in G.edges()]  # 引用边的颜色信息
    labels = {node: node for node in G.nodes()}
    nx.draw_networkx_nodes(G, pos, ax=ax, node_size=300)
    nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels, font_size=12, font_color='w', font_family='sans-serif', ax=ax)
    nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=edges, edge_color=colors, arrows=True, ax=ax)
    plt.axis('off')
    plt.show()

这样就可以成功绘制出时序网络模型的可视化结果了。