从带有边缘标签的邻接矩阵绘制加权图

Question

这是加权图的邻接矩阵，其中元素 a _i,j是从节点 i 到节点 j 的有向边的权重。

A = [
    [0, 1,  0,  .8, 0],
    [0, 0,  .4, 0,  .3],
    [0, 0,  0,  0,  0],
    [0, 0,  .6, 0,  .7],
    [0, 0,  0,  .2, 0]]

我的主要目标是生成该图的插图。

我可以像这样在 networkx 中生成一个图形：

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

G = nx.from_numpy_matrix(np.matrix(A), create_using=nx.DiGraph)
nx.draw(G)
plt.show()

但是我看不到重量。 我对这张图片也不是很满意，它还没有准备好出版。 有没有人有这样做的好方法？

Answer 1

您需要指定要绘制边缘标签。 为此，您必须致电networkx.drawing.nx_pylab.draw_networkx_edge_labels 。

它有一个参数pos ，一个以节点为键、以位置为值的字典。 对节点和标签使用相同的布局很重要，否则它们将不会对齐！

一个简单的方法是让 networkx 处理布局，例如使用spring_layout 。

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

A = [
    [0, 1,  0,  .8, 0],
    [0, 0,  .4, 0,  .3],
    [0, 0,  0,  0,  0],
    [0, 0,  .6, 0,  .7],
    [0, 0,  0,  .2, 0]]

G = nx.from_numpy_matrix(np.matrix(A), create_using=nx.DiGraph)
layout = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, layout)
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos=layout)
plt.show()

例子：

请注意， spring_layout使用非确定性的 Fruchterman-Reingold 力导向算法，因此您的图形几乎肯定看起来不一样。 然而，通常它会产生好看的结果，所以这不应该是一个主要问题。

文档： networkx.drawing.layout.spring_layout ，不幸的是没有提到它是非确定性的。

更新：

让标签只是权重（而不是字典）：

labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight")
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos=layout, edge_labels=labels)

Answer 2

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

A = [
    [0, 1,  0,  .8, 0],
    [0, 0,  .4, 0,  .3],
    [0, 0,  0,  0,  0],
    [0, 0,  .6, 0,  .7],
    [0, 0,  0,  .2, 0]]

G = nx.from_numpy_matrix(np.matrix(A), create_using=nx.DiGraph)
layout = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, layout, node_size=1000, with_labels=True, font_weight='bold',    font_size=15)
labels = nx.get_edge_attributes(G,'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos=layout,edge_labels=labels)
plt.show()

Answer 3

A = [
    [0, 1,  0,  .8, 0],
    [0, 0,  .4, 0,  .3],
    [0, 0,  0,  0,  0],
    [0, 0,  .6, 0,  .7],
    [0, 0,  0,  .2, 0]]

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import numpy as np
G = nx.from_numpy_matrix(np.matrix(A))
edge_labels=nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos=nx.spring_layout(G))
nx.draw(G)
plt.show()

draw_networkx_edge_labels

draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=None, label_pos=0.5, font_size=10, font_color='k', font_family='sans-serif', font_weight='normal', alpha=1.0, bbox=None, ax=None,旋转=真，**kwds)[来源]

绘制边缘标签。

参数：

G (graph) – 一个 networkx 图

pos (dictionary) – 一个以节点为键、以位置为值的字典。 位置应该是长度为 2 的序列。

ax（Matplotlib Axes 对象，可选）– 在指定的 Matplotlib 轴中绘制图形。

alpha (float) – 文本透明度（默认值=1.0）

edge_labels (dictionary) – 由边二元组文本标签键控的字典中的边标签（默认值=无）。 只绘制字典中键的标签。 label_pos (float) – 边缘标签沿边缘的位置（0=head, 0.5=center, 1=tail）

font_size (int) – 文本标签的字体大小（默认值 = 12）

font_color (string) – 字体颜色字符串 (default='k' black)

font_weight (string) – 字体粗细（默认 = 'normal'）

font_family (string) – 字体系列 (default='sans-serif')

bbox (Matplotlib bbox) – 指定文本框的形状和颜色。

clip_on (bool) – 在轴边界处打开裁剪（默认 = True）

返回：

键入在边缘的标签字典

返回类型：

字典