nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels, font_size=12) plt.axis('off') plt.show()什么意思

这段代码使用NetworkX库对划分后的子图进行标注，并展示出来。具体来说，该代码使用nx.draw_networkx_labels()函数将节点的标签绘制在节点上。其中，G表示原始图，pos表示节点的位置信息，labels表示节点标签的字典，font_size表示标签的字号大小。接着，使用plt.axis('off')函数将坐标轴关闭，以免干扰图形展示。最后，使用plt.show()函数将绘制的图形展示出来。

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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()

这段代码也可以用来绘制带权图，它和我之前给出的示例代码有些不同。以下是这段代码的解释：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个带权图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node('A')
G.add_node('B')
G.add_node('C')
G.add_node('D')

# 添加带权边
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)

# 定义节点位置
pos = {'A': (0, 0), 'B': (1, 1), 'C': (-1, 1), 'D': (0, 2)}

# 绘制节点和边以及标签
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, pos, edge_labels=edge_labels)

plt.axis('off')
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个带权图，然后添加了节点和带权边。接下来，我们定义了节点位置，这是可选的，如果不定义位置，则networkx会自动为节点排列位置。然后我们使用`nx.draw_networkx_nodes`、`nx.draw_networkx_edges`和`nx.draw_networkx_labels`这三个函数来绘制节点和边，并使用`nx.get_edge_attributes`获取边的权重。最后，我们使用`nx.draw_networkx_edge_labels`函数来绘制边的标签。

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()

这是一个绘制DFA图形的Python程序，它使用了networkx和matplotlib.pyplot库。这个程序定义了一个有向图G，它包含了DFA的各个状态和转移边。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函数为每个节点添加标签。最后，使用plt.show函数显示绘制的图形。