如何根据连接数将连接数显示为边缘标签和权重

Question

如何根据连接数将连接数显示为边缘标签和边缘权重。

到目前为止，我的代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G=nx.DiGraph()

G.add_edge('a','b');
G.add_edge('c','d');
G.add_edge('c','a');
G.add_edge('a','b');
G.add_edge('b','a');

nx.draw(G,with_labels=True)

plt.show()

我的目标是基于大量数据创建图（Python脚本）

网络和matplotlib的新手

Answer 1

您遇到的基本问题是networkx并不真正适合于绘制加权的有向图。 可以做到的，但是不是很漂亮。 特别是，没有真正的支持绘制双向连接，因为双向连接是相互绘制的。 下面，我尝试通过在连接的头部附近绘制边缘权重来解决该问题，但这并不是很好。

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

G=nx.MultiDiGraph()

G.add_edge('a','b');
G.add_edge('c','d');
G.add_edge('c','a');
G.add_edge('a','b');
G.add_edge('b','a');

edge_to_count = dict()
for edge in G.edges():
    try:
        edge_to_count[edge] += 1
    except KeyError:
        edge_to_count[edge] = 1

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos)
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_to_count, label_pos=0.25)

plt.show()

如果要将多边缘表示为边缘权重，则代码将更改为：

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

# get edge weights based on edge count
edges = [('a','b'),
         ('c','d'),
         ('c','a'),
         ('a','b'),
         ('b','a')]

edge_to_count = dict()
for edge in edges:
    try:
        edge_to_count[edge] += 1.
    except KeyError:
        edge_to_count[edge] = 1.

# convert to networkx edge list format
edges = [(k[0], k[1], dict(weight=v)) for k, v in edge_to_count.items()]

# create graph
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(edges)

# precompute layout to be used by both, draw() and draw_networkx_edge_labels
pos = nx.spring_layout(G)

# draw graph first, then labels on top
nx.draw(G, pos)
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_to_count, label_pos=0.25)

plt.show()

附录

在某个时候，我花了一段时间解决这个确切的问题，所以我写了一个自己的小网络绘图库，称为netgraph （可通过pip和github获得 ）。 该API与networkx非常相似，除了我摆脱了一些我可能会为了向后兼容而保留在networkx中的命名不一致之处。 默认输出如下所示：

如您所见，它支持绘制双向/平行边。 默认情况下，边缘根据其重量着色。 由于它接受networkx图形对象作为输入，因此与networkx集成非常容易（它也支持多种输入格式）。

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx
import netgraph

# get edge weights based on edge count
edges = [('a','b'),
         ('c','d'),
         ('c','a'),
         ('a','b'),
         ('b','a')]

edge_to_count = dict()
for edge in edges:
    try:
        edge_to_count[edge] += 1.
    except KeyError:
        edge_to_count[edge] = 1.

# convert to networkx edge list format
edges = [(k[0], k[1], dict(weight=v)) for k, v in edge_to_count.items()]

# create graph
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(edges)

# draw
netgraph.draw(G, edge_labels=edge_to_count, edge_label_font_size=8)
plt.show()