nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=600, node_color="#034b61")

时间: 2023-11-13 17:04:01 浏览: 221
IPYNB

networkx画图（1）

这行代码是用来绘制图 G 中的节点，节点的大小为 600，颜色为 "#034b61"。pos 是一个字典，用来存储每个节点的位置信息。具体实现可以参考 NetworkX 官方文档中的 draw_networkx_nodes 函数说明：https://networkx.github.io/documentation/stable/reference/generated/networkx.drawing.nx_pylab.draw_networkx_nodes.html
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nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color="black") nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_color="white") plt.show() 如果我们需要图的权值体现于图上，可以使图中边的宽度按照权值大小来设置。 nx.draw_...

如何用Networkx画路线图

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='skyblue', node_size=500) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=important_edges, edge_color='red', width=3) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=12, ...

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()

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...

import matplotlib.pyplot as plt# 将图形绘制成一个圆形布局pos = nx.circular_layout(G)# 绘制图形的节点和边nx.draw_networkx_nodes(G, pos)nx.draw_networkx_edges(G, pos)# 添加节点标签node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()}nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels)# 添加边权重标签edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)}nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels)# 显示图形plt.show() 修改代码，将图形绘制成一个矩形布局

nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) # 添加节点标签 node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels) # 添加边权重标签 edge_...

修改代码，将图形绘制成一个矩形布局：import matplotlib.pyplot as plt# 将图形绘制成一个圆形布局pos = nx.circular_layout(G)# 绘制图形的节点和边nx.draw_networkx_nodes(G, pos)nx.draw_networkx_edges(G, pos)# 添加节点标签node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()}nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels)# 添加边权重标签edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)}nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels)# 显示图形plt.show()

nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) # 添加节点标签 node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels) # 添加边权重标签 edge_...

import matplotlib.pyplot as plt # 将图形绘制成一个矩形布局 pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50) # 绘制图形的节点和边 nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) # 添加节点标签 node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels) # 添加边权重标签 edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)} nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels) # 显示图形 plt.show() 修改代码，将图的标题改为“网络图”

nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels) edge_labels = {(u, v): str(d['...

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)

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) ...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # create graph object G = nx.Graph() # add nodes G.add_node('A') G.add_node('B') G.add_node('C') G.add_node('D') # add edges with weights G.add_edge('A', 'B', weight=5) G.add_edge('A', 'C', weight=7) G.add_edge('B', 'D', weight=6) G.add_edge('C', 'D', weight=3) # define node positions (optional) pos = {'A': (0, 0), 'B': (1, 1), 'C': (-1, 1), 'D': (0, 2)} # draw nodes and edges with labels nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos) edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels) plt.axis('off') plt.show()

nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos) # 获取边的权重并绘制标签 edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G...

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

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()...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加状态节点 G.add_node('q0') G.add_node('q1') G.add_node('q2') G.add_node('q3') # 添加起始状态 G.add_edge('', 'q0') # 添加终止状态 G.add_edge('q2', '') # 添加转移边 G.add_edge('q0', 'q1', label='a') G.add_edge('q0', 'q3', label='b') G.add_edge('q1', 'q2', label='a') G.add_edge('q1', 'q3', label='b') G.add_edge('q2', 'q2', label='a') G.add_edge('q2', 'q2', label='b') G.add_edge('q3', 'q2', label='a') G.add_edge('q3', 'q3', label='b') # 绘制图形 pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=1000) nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1) nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, font_size=14, edge_labels={(u, v): d['label'] for u, v, d in G.edges(data=True)}) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=18, font_family='sans-serif') plt.axis('off') plt.show()

在绘制图形的过程中，使用spring_layout函数为每个节点指定位置，使用draw_networkx_nodes和draw_networkx_edges函数绘制节点和边，使用draw_networkx_edge_labels函数为每条边添加标签，使用draw_networkx_labels...

for index, item in enumerate(partition): nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=item, node_color=colors[index], node_shape=shapes[index], node_size=350, alpha=1)这段代码什么意思

其中，G表示原始图，pos表示节点的位置信息，nodelist表示需要绘制的节点列表，node_color表示节点的颜色，shapes表示节点的形状，node_size表示节点的大小，alpha表示节点的透明度。使用enumerate()函数获取每个...

def dijkstra_shortest_path(graph, start, end): # 使用Dijkstra算法获取最短路径 path = nx.dijkstra_path(graph, start, end) distance = nx.dijkstra_path_length(graph, start, end) return path, distance def visualize_graph(graph, path): pos = nx.spring_layout(graph) # 绘制边 nx.draw_networkx_edges(graph, pos, edge_color='gray') # 绘制节点 node_labels = {node: node for node in graph.nodes()} nx.draw_networkx_labels(graph, pos, labels=node_labels, font_color='black', font_size=8) # 绘制最短路径 path_edges = [(path[i], path[i + 1]) for i in range(len(path) - 1)] nx.draw_networkx_edges(graph, pos, edgelist=path_edges, edge_color='red', width=2) # 绘制路径点之间的连线 for i in range(len(path) - 1): start = path[i] end = path[i + 1] start_pos = node_positions[start] end_pos = node_positions[end] plt.plot([start_pos[0], end_pos[0]], [start_pos[1], end_pos[1]], color='red', linestyle='dashed') plt.axis('off') plt.show() 对上述代码进行解释

- 使用nx.draw_networkx_edges()函数绘制最短路径上的边，使用红色表示，并设置边的宽度为2。 - 使用循环遍历最短路径中的节点，绘制路径点之间的连线。这里使用plt.plot()函数，将起点和终点的位置连接起来，...

nx.draw_networkx_nodes函数用法

nx.draw_networkx_nodes(G, pos=None, node_size=300, node_color='r', node_shape='o', alpha=None) 其中，参数G表示输入的图，可以通过G.nodes()方法获取到图中的所有节点。 pos表示节点的位置，可以是一个映射...

nx.draw_networkx_nodes中有标签参数吗

nx.draw_networkx_nodes函数确实有labels参数。这个参数用于指定节点的标签文本，当你希望在绘制网络...nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=list(node_labels.keys()), labels=node_labels) plt.show()

nx.draw_networkx_nodes(self.aoi.graph, pos=pos, nodelist=nd_nodes, node_size=I_NODE["size"], node_color=I_NODE["color"], label=I_NODE['label'])，画完点以后，如何能给点命名C1-C6，并显示在图中点的周围

nx.draw_networkx_labels(self.aoi.graph, pos=pos, labels=node_labels, font_size=10) 其中 node_labels 是一个字典，键是节点的名称，值是节点的标签。这个字典可以通过列表推导式来生成。 将上述代码放...

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的邻接矩阵 adjacency_matrix = pd.read_excel('output.xlsx', index_col=0) # 将邻接矩阵转换为numpy数组 adjacency_matrix = adjacency_matrix.to_numpy() # 创建有向图对象 G = nx.DiGraph(adjacency_matrix) def preprocess(G): p = 0 directedGraph = nx.DiGraph() for u in G.nodes(): for v in G.neighbors(u): if (v != u): propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.degree(v) directedGraph.add_edge(u, v, pp=propProb) return directedGraph def simulate(G, seedNode, propProbability): newActive = True currentActiveNodes = seedNode.copy() newActiveNodes = set() activatedNodes = seedNode.copy() influenceSpread = len(seedNode) while newActive: for node in currentActiveNodes: for neighbor in G.neighbors(node): if neighbor not in activatedNodes: if G[node][neighbor]['pp'] > propProbability: newActiveNodes.add(neighbor) activatedNodes.append(neighbor) influenceSpread += len(newActiveNodes) if newActiveNodes: currentActiveNodes = list(newActiveNodes) newActiveNodes = set() else: newActive = False return influenceSpread def flipCoin(probability): return np.random.random() < probability # 可视化传播过程 def visualizePropagation(G, seedNode, propProbability): pos = nx.spring_layout(G) # 选择布局算法 labels = {node: node for node in G.nodes()} # 节点标签为节点名 colors = ['r' if node in seedNode else 'b' for node in G.nodes()] # 种子节点为红色，其他节点为蓝色 plt.figure(figsize=(10,6)) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color=colors) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels) plt.title('Propagation Visualization') plt.show() # 示例用法 seedNode = [7,36,17] propProbability = 0.7 directedGraph = preprocess(G) influenceSpread = simulate(directedGraph, seedNode, propProbability) print("Influence Spread:", influenceSpread) visualizePropagation(directedGraph, seedNode, propProbability)修改这个代码使得输出图形节点之间间隔合理能够看清

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color=colors) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels) plt.title('Propagation Visualization') plt.show() # 示例用法 seedNode = ...

其中，G为图对象，pos为节点的位置信息，node_color指定节点的颜色为浅蓝色，node_size指定节点的大小为1000。nx.draw_networkx_edges()函数绘制边，edge_color指定边的颜色为灰色，arrows=True表示需要画箭头。nx.draw_networkx_labels()函数绘制标签，font_size指定标签的大小为10，font_family指定使用中文字体“SimHei”。解释这段代码的作用200字

其中，nx.draw_networkx_nodes()函数用于绘制图中的节点，pos参数指定节点的位置，node_color参数指定节点的颜色为浅蓝色，node_size参数指定节点的大小为1000。nx.draw_networkx_edges()函数用于绘制图中的边，edge...

node_labels = {node: node for node in nd_nodes} nx.draw_networkx_labels(self.aoi.graph, pos=pos, labels=node_labels, font_size=10)，如何修改标记的位置，以及标记的样式，也就是将标记1变成C1

nx.draw_networkx_labels(self.aoi.graph, pos=pos, labels=node_labels, font_size=10, font_weight='bold', font_color='white', verticalalignment='center', horizontalalignment='center') 这里使用了 nx...

nx.draw_networkx怎么显示中文接点

nx.draw_networkx(G, pos, with_labels=True, font_family='sans-serif', font_weight='bold', font_size=12, font_color='w', node_color='darkblue', edge_color='gray', width=1, alpha=0.9, node_shape='o', ...

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