node_labels = {node: r"$\mathit{C}_{" + str(node + 1) + "}$" for node in nd_nodes} nx.draw_networkx_labels(self.aoi.graph, pos=pos, labels=node_labels, font_size=15),现在标记的位置和点重合了,如何修改程序使得标记改变位置,不再遮挡点的位置

时间: 2024-02-28 17:53:42 浏览: 162
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node-feature-discovery:Kubernetes的节点功能发现

可以通过调整 `pos` 参数来改变节点的位置,让标记的位置偏离节点。你可以尝试对节点的位置进行微调,例如将每个节点的位置向上或向下移动一些距离,以便标记的位置不会遮挡节点。 修改代码如下: ``` import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx # 设置字体为斜体 plt.rcParams['mathtext.fontset'] = 'stix' plt.rcParams['font.family'] = 'STIXGeneral' # 生成图形并布局 G = nx.Graph() G.add_edges_from([(1,2), (2,3), (3,4), (4,1)]) pos = nx.circular_layout(G) # 对节点位置进行微调 pos_new = {} for node, (x, y) in pos.items(): pos_new[node] = (x, y+0.1) # 设置节点标签 node_labels = {node: r"$\mathit{C}_{" + str(node+1) + "}$" for node in G.nodes} # 绘制图形 nx.draw_networkx_nodes(G, pos=pos_new) nx.draw_networkx_edges(G, pos=pos_new) nx.draw_networkx_labels(G, pos=pos_new, labels=node_labels, font_size=15) # 显示图形 plt.axis('off') plt.show() ``` 其中,`pos_new` 表示调整后的节点位置。我们将每个节点的 y 坐标向上移动了 0.1 的距离,以便标记的位置不会遮挡节点。
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# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

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