如何在 Networkx 和 matplotlib 中 label 邊緣？

Question

我有一個無向多圖，我想用標簽繪制邊緣，有什么建議嗎？ 我遵循建議，但仍然沒有邊緣標簽。 atomh33ls 使用networkx 在兩個節點之間繪制多條邊

G=nx.MultiGraph ()
G.add_edge(1,2,weight=7)
G.add_edge(1,2,weight=2)
G.add_edge(1,2,weight=3)
G.add_edge(3,1,weight=2)
G.add_edge(3,2,weight=3)

node_label = nx.get_node_attributes(G,'id')
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, label=node_label)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, label=node_label)
edge_labels=nx.get_edge_attributes(G,'weight')
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])
                                ),
                                ),
                )
#nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels)
plt.axis('off')
plt.show()

無向多圖示例

Answer 1

nx.get_edge_attributes返回的字典具有結構(source, dest, enum):attr ，其中第三個字段僅枚舉每條邊的出現。 這第三個字段是必需的，因為鍵在字典中必須是唯一的。 但是，這意味着它不能在nx.draw_networkx_edge_labels中使用，因為它需要一個(source, dest):attr結構化字典。

nx.get_edge_attributes(G,'weight')
# {(1, 2, 0): 7, (1, 2, 1): 2, (1, 2, 2): 3, (1, 3, 0): 2, (2, 3, 0): 3}

所以這真的不適用於MultiGraphs。 遵循與此處相同的想法，您可以做的事情是label帶有權重值的邊，並使用dot將圖形導出nx.write_dot ，這將在可視化上使用這些labels 。

Answer 2

感謝@yatu。 這是迄今為止標記的無向多圖的優雅解決方案。 請給我更多改進風格的提示！

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image

G=nx.MultiGraph ()
G.add_edge(1,2,weight=1)
G.add_edge(1,2,weight=2)
G.add_edge(1,2,weight=3)
G.add_edge(3,1,weight=4)
G.add_edge(3,2,weight=5)
for edge in G.edges(data=True): edge[2]['label'] = edge[2]['weight']
node_label = nx.get_node_attributes(G,'id')
pos = nx.spring_layout(G)
node_label = nx.get_node_attributes(G,'id')
pos = nx.spring_layout(G)
p=nx.drawing.nx_pydot.to_pydot(G)
p.write_png('multi.png')
Image(filename='multi.png')