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问题声明:

虽然我设法通过 Matplotlib 从 Networkx DiGraph 中获取图表,但我希望我能获得更好的设置或被告知更合适的库以更“可读”的方式绘制它。

正如您将在下面看到的,图表非常倾斜,边缘彼此之间并没有太大区别。这需要纠正。


原样:

使用 nx.kamada_kawai_layout 和 plt.show 绘制边缘列表和当前图表

边缘列表:

[('D', 'N', {'fam': 2, 'weight': 3}), ('D', 'I', {'fam': 2, 'weight': 3}), ('D', 'E', {'fam': 2, 'weight': 1}), ('I', 'J', {'fam': 2, 'weight': 2}), ('L', 'M', {'fam': 2, 'weight': 2}), ('G', 'H', {'fam': 2, 'weight': 2}), ('H', 'C', {'fam': 2, 'weight': 1}), ('C', 'D', {'fam': 2, 'weight': 2}), ('C', 'K', {'fam': 2, 'weight': 1}), ('B', 'C', {'fam': 2, 'weight': 2}), ('A', 'B', {'fam': 2, 'weight': 2}), ('K', 'L', {'fam': 2, 'weight': 2}), ('E', 'F', {'fam': 2, 'weight': 2})]

节点列表:

[('D', {'fam': 2, 'leaf': 'no', 'root': 'no'}), ('N', {'fam': 2, 'leaf': 'yes', 'root': 'no'}), ('I', {'fam': 2, 'leaf': 'no', 'root': 'no'}), ('L', {'fam': 2, 'leaf': 'no', 'root': 'no'}), ('M', {'fam': 2, 'leaf': 'yes', 'root': 'no'}), ('J', {'fam': 2, 'leaf': 'yes', 'root': 'no'}), ('G', {'fam': 2, 'leaf': 'no', 'root': 'yes'}), ('H', {'fam': 2, 'leaf': 'no', 'root': 'no'}), ('C', {'fam': 2, 'leaf': 'no', 'root': 'no'}), ('B', {'fam': 2, 'leaf': 'no', 'root': 'no'}), ('A', {'fam': 2, 'leaf': 'no', 'root': 'yes'}), ('K', {'fam': 2, 'leaf': 'no', 'root': 'no'}), ('E', {'fam': 2, 'leaf': 'no', 'root': 'no'}), ('F', {'fam': 2, 'leaf': 'yes', 'root': 'no'})]

图表 : nx.kamada_kawai_layout

绘制图表的当前代码:

elarge = [(u, v) for (u, v, d) in g.edges(data=True) if d['weight'] == 3 ]
enormal = [(u, v) for (u, v, d) in g.edges(data=True) if d['weight'] == 2 ]
esmall = [(u, v) for (u, v, d) in g.edges(data=True) if d['weight'] == 1 ]

nleaf = [(u) for (u, d) in g.nodes(data=True) if d['leaf'] == 'yes' ]
nroot = [(u) for (u, d) in g.nodes(data=True) if d['root'] == 'yes' ]

edge_labels=dict([((u,v,),d['weight']) for u,v,d in g.edges(data=True)])

pos = nx.kamada_kawai_layout(g)


# nodes
nx.draw_networkx_nodes(g, pos, node_size=200)
nx.draw_networkx_nodes(g, pos, nodelist=nleaf, node_color='g', node_size=600)
nx.draw_networkx_nodes(g, pos, nodelist=nroot, node_color='y', node_size=600)

# edges
nx.draw_networkx_edges(g, pos, edgelist=elarge, width=2, alpha=0.8, edge_color='g', style='dotted')
nx.draw_networkx_edges(g, pos, edgelist=enormal, width=2, alpha=0.8, edge_color='b', style='dashed')
nx.draw_networkx_edges(g, pos, edgelist=esmall, width=2, alpha=0.8, edge_color='b', style='solid')

# labels
nx.draw_networkx_edge_labels(g,pos,edge_labels=edge_labels)
nx.draw_networkx_labels(g, pos, font_size=10, font_family='sans-serif')


plt.axis('off')
N = 2
params = plt.gcf()
plSize = params.get_size_inches()
params.set_size_inches( (plSize[0]*N, plSize[1]*N) )
plt.show()

成为

在方向上,我想得到类似下面的东西。

笔记:

  • 重要的是整体形状,而不是颜色
  • 图表/布局设置不仅适用于上面提供的示例,而且适用于任何“合理”大小的有向图(即~20edges)

像绘图一样的组织结构图


非常感谢您的时间和反馈!

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1 回答 1

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您应该使用graphviz 布局来进行正确的图形可视化。替换这行代码:

pos = nx.kamada_kawai_layout(g)

有了这个:

pos = nx.nx_agraph.graphviz_layout(g, prog='dot')

它使用来自 graphviz 的 DOT 引擎,这对于有向图,尤其是 DAG 和树来说非常棒。请注意,您需要在机器上安装 Graphviz 才能使用此功能。

我用这个改变了你的draw代码(只影响颜色/尺寸):

# nodes
nx.draw_networkx_nodes(g, pos, node_size=500, node_color='#AAAAAA')
nx.draw_networkx_nodes(g, pos, nodelist=nleaf, node_color='#00BB00', node_size=800)
nx.draw_networkx_nodes(g, pos, nodelist=nroot, node_color='#9999FF', node_size=800)

# edges
nx.draw_networkx_edges(g, pos, edgelist=elarge, width=2, alpha=0.8, edge_color='g', style='dotted')
nx.draw_networkx_edges(g, pos, edgelist=enormal, width=2, alpha=0.8, edge_color='b', style='dashed')
nx.draw_networkx_edges(g, pos, edgelist=esmall, width=2, alpha=0.8, edge_color='b', style='solid')

# labels
nx.draw_networkx_edge_labels(g,pos,edge_labels=edge_labels)
nx.draw_networkx_labels(g, pos, font_size=14, font_color='w', font_family='sans-serif')

它绘制了以下图表:

在此处输入图像描述

于 2019-06-03T11:48:26.450 回答