networkx - 根据厚度在networkx中绘制一个大型加权网络？

Question

如何按厚度在networkx中绘制N> 1000个节点的加权网络？如果我有一个源节点、目标节点和每个边的权重的 .csv 列表，并且我正在考虑使用以下方法：

for i in range(N)
G.add_edge(source[i],target[i], weight=weight[i]) 
nx.draw_networkx_edges(G)

但是，我是否必须给每个边缘都赋予厚度？还是每组具有相似厚度的边缘？

Answer 1

您可以单独指定每条边，或者如果您有一些计算分组的函数（然后使用多次调用draw_network_edges），您可以分组定义它们。

这是一个随机图的示例，它按原样使用边缘权重，首先定义边缘厚度，然后使用数据作为着色。

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import numpy as np

n = 15; m = 40

# select some edge destinations
L = np.random.choice(xrange(n), 2*m)
# and suppose that each edge has a weight
weights = 0.5 + 5 * np.random.rand(m)

# create a graph object, add n nodes to it, and the edges
G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(xrange(n))
for i, (fr, to) in enumerate(zip(L[1::2], L[::2])):
  G.add_edge(fr, to, weight=weights[i])

# use one of the edge properties to control line thickness
edgewidth = [ d['weight'] for (u,v,d) in G.edges(data=True)]

# layout
pos = nx.spring_layout(G, iterations=50)
#pos = nx.random_layout(G)

# rendering
plt.figure(1)
plt.subplot(211); plt.axis('off')
nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=edgewidth,)

plt.subplot(212); plt.axis('off')

# rendering
nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color=edgewidth)

plt.show()

这给了你这样的东西：

显然，您也可以使用更复杂的函数来组装适合您的应用程序的边缘宽度值列表（例如，分箱值或不同属性的乘积）。