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我以 .json 文件的形式将我的 Facebook 数据导入我的计算机。数据格式为：

{"nodes":[{"name":"Alan"},{"name":"Bob"}],"links":[{"source":0,"target:1"}]}

然后，我使用这个功能：

def parse_graph(filename):
"""
Returns networkx graph object of facebook
social network in json format
"""
G = nx.Graph()
json_data=open(filename)
data = json.load(json_data)
# The nodes represent the names of the respective people
# See networkx documentation for information on add_* functions
G.add_nodes_from([n['name'] for n in data['nodes']])
G.add_edges_from([(data['nodes'][e['source']]['name'],data['nodes'][e['target']]['name']) for e in data['links']])
json_data.close()
return G

启用此 .json 文件以在 NetworkX 上使用图形。如果我找到节点的度数，我知道如何使用的唯一方法是：

degree = nx.degree(p)

其中p是我所有朋友的图。现在，我想绘制图形，使节点的大小与该节点的度数相同。我该怎么做呢？

使用：

nx.draw(G,node_size=degree)

没有用，我想不出另一种方法。

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使用networkx 2.x的更新

API 已从 v1.x 更改为 v2.x。根据文档networkx.degree，不再返回 adict而是Object 。DegreeView

这里有从 1.x 迁移到 2.x 的指南。

在这种情况下，它基本上归结为使用dict(g.degree)而不是d = nx.degree(g).

更新后的代码如下所示：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.Graph()
g.add_edges_from([(1,2), (2,3), (2,4), (3,4)])

d = dict(g.degree)

nx.draw(g, nodelist=d.keys(), node_size=[v * 100 for v in d.values()])
plt.show()

nx.degree(p) 返回一个字典，而node_size 关键字参数需要一个标量或一个大小数组。您可以像这样使用 dict nx.degree 返回：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.Graph()
g.add_edges_from([(1,2), (2,3), (2,4), (3,4)])

d = nx.degree(g)

nx.draw(g, nodelist=d.keys(), node_size=[v * 100 for v in d.values()])
plt.show()

在此处输入图像描述

于 2013-05-15T14:31:07.833 回答
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@miles82 提供了一个很好的答案。但是，如果您已经使用类似的方法将节点添加到图表中G.add_nodes_from(nodes)，那么我发现d = nx.degree(G)返回的度数可能与节点的顺序不同。

在前面的答案的基础上，您可以稍微修改解决方案以确保度数的顺序正确：

d = nx.degree(G)
d = [(d[node]+1) * 20 for node in G.nodes()]

请注意d[node]+1，这将确保将零度节点添加到图表中。

于 2017-06-27T16:42:41.297 回答
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如果您仍然得到“DiDegreeView”对象的其他方法没有属性“键”

1）您可以首先将每个节点的度数作为元组列表

2）从元组的第一个值构建节点列表，从元组的第二个值构建度列表。

3）最后用你创建的节点列表和你创建的学位列表绘制网络

这是代码：

    list_degree=list(G.degree()) #this will return a list of tuples each tuple is(node,deg)
    nodes , degree = map(list, zip(*list_degree)) #build a node list and corresponding degree list
    plt.figure(figsize=(20,10))
    nx.draw(G, nodelist=nodes, node_size=[(v * 5)+1 for v in degree])
    plt.show() #ploting the graph
于 2020-12-05T11:12:21.540 回答