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我正在尝试绘制/草图（matplotlib 或其他 python 库）一个大距离矩阵的二维网络，其中距离将是草图网络的边缘以及其节点的线和列。

DistMatrix =
[       'a',   'b',     'c',    'd'],
['a',   0,      0.3,    0.4,    0.7],
['b',   0.3,    0,      0.9,    0.2],
['c',   0.4,    0.9,    0,      0.1],
['d',   0.7,    0.2,    0.1,    0] ]

我正在搜索从这样的（更大：千列和线）距离矩阵中绘制/绘制二维网络：节点'a'通过边缘深度0.3链接到节点'b'，节点'c'和'd ' 将由 0.1 的边缘深度绑定。我可以使用哪些工具/库（距离矩阵可以转换为 numpy 矩阵）来获取此类网络的草图/图形投影？（熊猫，matplotlib，igraph，...？）和一些导致快速做到这一点（我不会定义我自己的 Tkinter 函数来做到这一点;-)）？感谢您收到的答案。

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graphviz程序neato 试图尊重边长。doug 展示了一种利用networkxneato的方法，如下所示：

import networkx as nx
import numpy as np
import string

dt = [('len', float)]
A = np.array([(0, 0.3, 0.4, 0.7),
               (0.3, 0, 0.9, 0.2),
               (0.4, 0.9, 0, 0.1),
               (0.7, 0.2, 0.1, 0)
               ])*10
A = A.view(dt)

G = nx.from_numpy_matrix(A)
G = nx.relabel_nodes(G, dict(zip(range(len(G.nodes())),string.ascii_uppercase)))    

G = nx.drawing.nx_agraph.to_agraph(G)

G.node_attr.update(color="red", style="filled")
G.edge_attr.update(color="blue", width="2.0")

G.draw('/tmp/out.png', format='png', prog='neato')

产量

在此处输入图像描述

如果要生成点文件，可以使用

G.draw('/tmp/out.dot', format='dot', prog='neato')

产生

strict graph {
    graph [bb="0,0,226.19,339.42"];
    node [color=red,
        label="\N",
        style=filled
    ];
    edge [color=blue,
        width=2.0
    ];
    B    [height=0.5,
        pos="27,157.41",
        width=0.75];
    D    [height=0.5,
        pos="69,303.6",
        width=0.75];
    B -- D   [len=2.0,
        pos="32.15,175.34 40.211,203.4 55.721,257.38 63.808,285.53"];
    A    [height=0.5,
        pos="199.19,18",
        width=0.75];
    B -- A   [len=3.0,
        pos="44.458,143.28 77.546,116.49 149.02,58.622 181.94,31.965"];
    C    [height=0.5,
        pos="140.12,321.42",
        width=0.75];
    B -- C   [len=9.0,
        pos="38.469,174.04 60.15,205.48 106.92,273.28 128.62,304.75"];
    D -- A   [len=7.0,
        pos="76.948,286.17 100.19,235.18 167.86,86.729 191.18,35.571"];
    D -- C   [len=1.0,
        pos="94.274,309.94 100.82,311.58 107.88,313.34 114.45,314.99"];
    A -- C   [len=4.0,
        pos="195.67,36.072 185.17,90.039 154.1,249.6 143.62,303.45"];
}

png然后可以使用以下graphviz neato程序生成该文件：

neato -Tpng -o /tmp/out.png /tmp/out.dot
于 2012-11-22T14:05:51.270 回答
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您可以使用 networkx 包，它可以完美地解决此类问题。调整矩阵以删除一个简单的 numpy 数组，如下所示：

DistMatrix =array([[0,      0.3,    0.4,    0.7],
[0.3,    0,      0.9,    0.2],
[0.4,    0.9,    0,      0.1],
[0.7,    0.2,    0.1,    0] ])

然后导入networkx并使用它

import networkx as nx
G = G=nx.from_numpy_matrix(DistMatrix)
nx.draw(G)

如果要绘制图形的加权版本，则必须指定每条边的颜色（至少，我找不到更自动化的方法）：

nx.draw(G,edge_color = [ i[2]['weight'] for i in G.edges(data=True) ], edge_cmap=cm.winter )
于 2012-11-22T13:41:25.003 回答