Networkx：可视化 MultiGraph 时的重叠边缘

Question

以下多图正确绘制（即平行边不重叠）使用graphvizneato生成png（如本答案所示）

import networkx as nx
nx.MultiGraph ([(1,2),(1,2),(1,2),(3,1),(3,2)])
nx.write_dot(Gm,'multi.dot')
!neato -T png multi.dot > multi.png

但是使用 Networkx 的绘图功能并不能解决问题

nx.draw_graphviz(Gm,prog='neato')

是否可以使用 Networkx 的绘制方法来防止重叠边缘？

谢谢

Answer 1

不幸的是没有。 这在技术上是可行的，但到目前为止还没有人编写代码。

Answer 2

您可以使用您计算出的节点位置直接使用 matplotlib。

G=nx.MultiGraph ([(1,2),(1,2),(1,2),(3,1),(3,2)])
pos = nx.random_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color = 'r', node_size = 100, alpha = 1)
ax = plt.gca()
for e in G.edges:
    ax.annotate("",
                xy=pos[e[0]], xycoords='data',
                xytext=pos[e[1]], textcoords='data',
                arrowprops=dict(arrowstyle="->", color="0.5",
                                shrinkA=5, shrinkB=5,
                                patchA=None, patchB=None,
                                connectionstyle="arc3,rad=rrr".replace('rrr',str(0.3*e[2])
                                ),
                                ),
                )
plt.axis('off')
plt.show()

Answer 3

好吧，我知道它可能不是您要找的东西，但是我遇到了类似的问题，我想要一个有向图，其中两个节点之间的边根据方向（无论是进还是出）具有不同的权重节点），我所做的工作是我为每条边使用了不同的颜色，并降低了其中一个的不透明度，这样即使它们重叠也会显示出来。 我的两个节点之间只需要两条边，所以它对我有用。

G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from([0,1])
pos = nx.circular_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color = 'r', node_size = 100, alpha = 1)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist = [(0,1)], width = 2, alpha = 0.5, edge_color='b')
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist= [(1,0)], width = 1, alpha = 1)
plt.axis('off')
plt.show() 

Answer 4

对上述答案的改进是将connectionstyle参数添加到 nx.draw：

import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from([0,1])
pos = nx.circular_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, connectionstyle='arc3, rad = 0.1', node_color = 'r', node_size = 100, alpha = 1)
nx.draw_networkx_edges(G, pos,connectionstyle='arc3, rad = 0.1', edgelist = [(0,1)], width = 2, alpha = 0.5, edge_color='b')
nx.draw_networkx_edges(G, pos,connectionstyle='arc3, rad = 0.1', edgelist= [(1,0)], width = 1, alpha = 1)
plt.axis('off')
plt.show()