nx.draw_networkx_nodes

时间: 2023-04-27 09:04:15 浏览: 632
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PyPI 官网下载 | dwave_networkx-0.6.6.tar.gz

nx.draw_networkx_nodes是NetworkX库中的一个函数，用于绘制网络图中的节点。它可以接受多个参数，包括节点的坐标、颜色、大小等等。使用该函数可以方便地绘制出网络图中的节点，使得图形更加直观、易于理解。
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nx.draw_networkx_nodes函数用法

更多的绘制节点的参数可以查看官方文档：https://networkx.github.io/documentation/latest/reference/generated/networkx.drawing.nx_pylab.draw_networkx_nodes.html。 ### 回答2： nx.draw_networkx_nodes函数...

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节点时显示每个节点相应的标签信息。默认情况下，如果设置了labels，那么在绘图时会将这些标签作为节点大小...

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 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()

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_...

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) ...

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

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

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()...

解读代码：# 将有向图转换为无向图 UG = G.to_undirected() # 计算最小生成树 T = nx.minimum_spanning_tree(UG) # 获取最小生成树中的节点和边 nodes = T.nodes() edges = T.edges() # 绘制最小生成树 plt.figure(figsize=(8, 6)) pos = nx.spring_layout(T) nx.draw_networkx_nodes(T, pos, nodelist=nodes) nx.draw_networkx_edges(T, pos, edgelist=edges) nx.draw_networkx_labels(T, pos) plt.show() # 计算最小生成树中每个节点对之间的最短路长度 shortest_lengths = {} for u, v in T.edges: if UG.has_edge(v, u): shortest_lengths[(u, v)] = UG[u][v]['weight'] + UG[v][u]['weight'] else: shortest_lengths[(u, v)] = UG[u][v]['weight'] # 按节点对的最短路径长度降序排列 sorted_pairs = sorted(shortest_lengths.keys(), key=lambda x: shortest_lengths[x], reverse=True)

4. 绘制最小生成树，使用 nx.spring_layout 函数布置节点的位置，nx.draw_networkx_nodes 函数绘制节点，nx.draw_networkx_edges 函数绘制边，nx.draw_networkx_labels 函数绘制节点的标签，plt.show() ...

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...

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=list(G), node_color=partition.values(), cmap='viridis',node_size=30)增加lable属性

在nx.draw_networkx_nodes函数中增加label属性，你可以通过将label参数传递给函数，为每个节点添加标签。假设partition是一个字典，其中的键是节点，值是你想要作为标签显示的信息。以下是修改后的示例代码...

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

要给点命名并显示在图中点的周围，可以使用 nx.draw_networkx_labels() 函数。首先在画节点的时候，可以使用 ...将上述代码放入 nx.draw_networkx_nodes() 的代码之后，就可以在画出的图中看到节点上显示的标签了。

解读代码：# 按节点对的最短路径长度降序排列 sorted_pairs = sorted(shortest_lengths.keys(), key=lambda x: shortest_lengths[x], reverse=True) #定义一个函数来添加额外的边 def add_edges(UG, edges): for u, v in edges: UG.add_edge(u, v) #筛选最优的5条边 new_edges = [] for u, v in sorted_pairs[:5]: if not nx.has_path(UG, u, v): new_edges.append((u, v)) #将图形保存为新的数据集 for u, v in new_edges: UG[u][v]['weight'] = 1 UG[v][u]['weight'] = 1 #创建新的图形来绘制新的最小生成树 UG_with_new_edges = nx.minimum_spanning_tree(UG) #添加新的边 add_edges(UG_with_new_edges, new_edges) #绘制最小生成树 plt.figure(figsize=(8, 6)) pos = nx.spring_layout(UG_with_new_edges) nx.draw_networkx_nodes(UG_with_new_edges, pos, nodelist=UG_with_new_edges.nodes()) nx.draw_networkx_edges(UG_with_new_edges, pos, edgelist=UG_with_new_edges.edges()) nx.draw_networkx_labels(UG_with_new_edges, pos) plt.title('新的最小生成树') plt.show() #计算新的最小生成树中每个节点对之间的最短路长度 new_shortest_lengths = {} for u, v in UG_with_new_edges.edges: if UG.has_edge(v, u): new_shortest_lengths[(u, v)] = UG[u][v]['weight'] + UG[v][u]['weight'] else: new_shortest_lengths[(u, v)] = UG[u][v]['weight'] #比较新的最短路径长度和原始的最短路径长度 for u, v in sorted_pairs[:5]: print(f"添加边 {u} --> {v}")

这段代码是一个基于图的最小生成树算法，主要流程如下： 1. 首先根据节点对的最短路径长度对节点对进行降序排列。 2. 定义一个函数 add_edges ，用于向图中添加额外的边。 3. 筛选出最优的 5 条边，并将它们添加到...

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 = ...

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

具体来说，该代码使用for循环遍历了partition列表中的每个子图，并使用nx.draw_networkx_nodes()函数对每个子图进行绘制。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...

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