Python Network（三）案例（无向图，有向图，权重，点线分类与大小粗细）

最新推荐文章于 2024-07-07 19:13:51 发布

青风learing

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分类专栏： network相关

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44301621/article/details/104857338

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本文是Python Network系列的实战篇，详细介绍了如何创建无向图、有向图，以及如何添加权重。通过数据源数组和外部数据引入构建图，并探讨了点线分类及点大小控制的方法。文中还提到了根据点的邻近数调整点大小的技巧。

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有关Python Network前面已经写过两篇基础入门文章
Python Network（一）
Python Network（二）
本文主要是代码实战的case，主要看一些小技巧的地方

1. 无向图

1.1 无向图-数据来源数组

import networkx as nx
# 创建空的网格
G=nx.Graph()
# 添加节点
G.add_node('JFK')
G.add_nodes_from(['SFO','LAX','ATL','FLO','DFW','HNL'])
# G.number_of_nodes()  # 查看节点数，输出结果7

# 添加连线
G.add_edges_from([('JFK','SFO'),('JFK','LAX'),('LAX','ATL'),('FLO','ATL'),('ATL','JFK'),('FLO','JFK'),('DFW','HNL')])
G.add_edges_from([('OKC','DFW'),('OGG','DFW'),('OGG','LAX')])
# 绘制网络图
# nx.draw(G,pos=nx.circular_layout(G),with_labels=True)
nx.draw_networkx(G,pos=nx.circular_layout(G),with_labels=True,alpha=0.5,node_color='yellow',node_shape='s',
                 linewidths=4,
                 width=2,edge_color='blue',style='--',
                 font_size=15,font_color='blue',font_family='SimHei')
             
# pos选用圆形样式，with_labels=True在节点上绘制标签，alpha=0.5节点透明度
#linewidths=4节点边框宽度为4，node_color='yellow'节点颜色设为黄色，node_shape='s'节点的形状设为正方形
# width=2边的线宽2,edge_color='blue'设置边的颜色,style='--'边的线样式，
# font_size=15设置标签字号大小,font_color='blue'设置标签字体颜色,font_family='SimHei'设置标签字体

在这里插入图片描述

1.2 无向图-数据来源外部引入数据

import pandas as pd
import networkx as nx

NXdata=pd.read_excel('file_name',index_col=0)
nf=nx.from_pandas_adjacency(NXdata) # 从外部引入数据，也可以是dataframe格式

nx.draw_networkx(nf,pos=nx.circular_layout(nf),with_labels=True,alpha=0.5)

在这里插入图片描述

2. 有向图

#step1:创建空图
import networkx as nx
G=nx.DiGraph() #创建什么都没有的空图

#step2:给上述空图加边
start=[1,3,5,7]#边的起点列表
to=[2,4,6,8]#边的终点列表
for j in range(len(start)):
    G.add_edge(start[j], to[j]) 
nx.draw(G,with_labels=True)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
# 最后两句其实不加，也没什么

在这里插入图片描述

3. 带权重

3.1 带权重无向图

test1

#step1:创建空图
import networkx as nx
G=nx.Graph() #创建什么都没有的空图

#step2:给上述空图加边
start=[1,3,5,7,9,1]#边的起点列表
to=[2,4,6,8,10,3]#边的终点列表
value=[0.1,1,10,15,5,6] #边的权重列表

for j in range(0, len(start)):
    G.add_weighted_edges_from([(start[j], to[j], value[j])])  # 边的起点，终点，权重
#step3：规定图的输出：边的粗细、节点的摆放位置等
nx.draw(G, with_labels=True,pos=nx.circular_layout(G),
        width=[float(v['weight']) for (r, c, v) in G.edges(data=True)])

在这里插入图片描述

test2

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
 
G = nx.Graph()
 
G.add_edge('a', 'b', weight=0.6)
G.add_edge('a', 'c', weight=0.2)
G.add_edge('c', 'd', weight