Networkx：替换节点标签

Question

我有以下最少的代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()
#G = nx.Graph()
#G = nx.path_graph(4)

pos1 = {0: (0, 0), 1: (2, 1), 2: (2, 0), 3: (2,-1)}
G.add_edge(0, 1)
G.add_edge(0, 3)
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(2, 3)

# First Network
plt.figure(0)
nx.draw_networkx(G, pos1) # Puts numbers as labels of nodes
plt.axis("off")
plt.savefig('graph1.png')

# Second network 
plt.figure(1)
mapping = {0: "Zero", 1: "One", 2: "Two", 3: "Three"}
H = nx.relabel_nodes(G, mapping)
nx.draw_networkx(H)  # Works

''' The below line I want to modify '''
#nx.draw_networkx(H, pos1) # Doesn't work  
                          # Says: NetworkXError: Node 'Zero' has no position 

plt.axis("off")
plt.savefig('graph2.png')
plt.show() 

在这里，我试图替换新图H中的 label 名称。 但它显示错误，因为我正在使用节点坐标。

现在的输出是：

第二张图需要修正。 此外，节点的大小是否可以自动调整，奇数编号（first.network 的标签）节点的颜色是否不同？

附言。 如果networkx有限制，那么使用其他模块的示例也可以达到目的。

Answer 1

最简单的方法是使用新的节点名称创建一个重新标记的pos字典：

pos1 = {0: (0, 0), 1: (2, 1), 2: (2, 0), 3: (2,-1)}
mapping = {0: "Zero", 1: "One", 2: "Two", 3: "Three"}
pos_new = {mapping[k]: v for k, v in pos1.items()}
# use the above with nx.draw_networkx(H, pos_new)

Answer 2

我认为解决这个问题的最好方法是不使用nx.draw.networkx命令，而是使用单独的标签、节点和边绘制命令。 使用nx.draw.networkx_labels您可以直接传递字典而无需更改节点名称：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()

pos1 = {0: (0, 0), 1: (2, 1), 2: (2, 0), 3: (2,-1)}
G.add_edge(0, 1)
G.add_edge(0, 3)
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(2, 3)

node_colors = ['red'if i%2==0 else 'blue' for i in G.nodes]
mapping = {0: "Zero", 1: "One", 2: "Two", 3: "Three"}

plt.figure()

nx.draw_networkx_nodes(G, pos=pos1,node_color=node_colors, node_size=500)
nx.draw_networkx_edges(G, pos=pos1)
nx.draw_networkx_labels(G, pos=pos1, labels=mapping)

plt.axis("off")
plt.show() 

这会产生：

如果要使节点大小适合标签，请对其进行操作。 如果你只关心文本，而不关心节点本身。 不要使用nx.draw.networkx_nodes命令，而是将bbox参数添加到nx.draw.networkx_labels 。 像这样：

plt.figure()

#nx.draw_networkx_nodes(G, pos=pos1,node_color=node_colors, node_size=500)
nx.draw_networkx_edges(G, pos=pos1)
nx.draw_networkx_labels(G, pos=pos1, labels=mapping, bbox ={})

plt.axis("off")
plt.show() 

哪个产生：