如何在networkx圖中獲取邊權重的位置？

Question

目前， networkx庫中有一個用於獲取所有節點位置的函數： spring_layout 。 引用文檔，它返回：

dict : 由節點鍵控的位置字典

並且可以用作：

G=nx.path_graph(4)
pos = nx.spring_layout(G)

我想要類似的東西來訪問加權圖的邊權重的位置。 它應該返回放置邊緣權重數字的位置，最好是在邊緣的中心和邊緣的正上方。 （上面，我的意思是圖形的“外部”，因此對於水平放置的方形圖形的最底部邊緣，它就在邊緣下方）。

所以問題是，是否有類似於spring_layout的內置spring_layout來實現這一點？ 如果沒有，如何自己解決？

Answer 1

您可以使用nx.draw_edge_labels返回一個以邊作為鍵和(x, y, label)作為值的字典

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

# Create a graph
G = nx.path_graph(10)

# Add 2 egdes with labels
G.add_edge(0, 8, name='n1')
G.add_edge(2, 7, name='n2')

# Get the layout
pos = nx.spring_layout(G)

# Draw the graph
nx.draw(G, pos=pos)

# Draw the edge labels
edge_labels = nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos)

.

現在你可以看到變量edge_labels

print(edge_labels)
# {(0, 1): Text(0.436919941201627, -0.2110471432994752, '{}'),
#  (0, 8): Text(0.56941037628304, 0.08059107891826373, "{'name': 'n1'}"),
#  (1, 2): Text(0.12712625526483384, -0.2901338796021985, '{}'),
#  (2, 3): Text(-0.28017240645783603, -0.2947104829441387, '{}'),
#  (2, 7): Text(0.007024254096114596, -0.029867791669433513, "{'name': 'n2'}"),
#  (3, 4): Text(-0.6680363649371021, -0.26708812849092933, '{}'),
#  (4, 5): Text(-0.8016944207643129, -0.0029986274715349814, '{}'),
#  (5, 6): Text(-0.5673817462107436, 0.23808073918504968, '{}'),
#  (6, 7): Text(-0.1465270298295821, 0.23883392944036055, '{}'),
#  (7, 8): Text(0.33035539545007536, 0.2070939421162053, '{}'),
#  (8, 9): Text(0.7914739158501038, 0.2699223242747882, '{}')}

現在要得到邊(2,7) ，你只需要做

print(edge_labels[(2,7)].get_position())
# Output: (0.007024254096114596, -0.029867791669433513)

您可以在此處閱讀有關文檔的更多信息。

如果你想提取所有邊的x,y坐標，你可以試試這個：

edge_label_pos = { k: v.get_position()
                  for k, v in edge_labels.items()}
#{(0, 1): (0.436919941201627, -0.2110471432994752),
# (0, 8): (0.56941037628304, 0.08059107891826373),
# (1, 2): (0.12712625526483384, -0.2901338796021985),
# (2, 3): (-0.28017240645783603, -0.2947104829441387),
# (2, 7): (0.007024254096114596, -0.029867791669433513),
# (3, 4): (-0.6680363649371021, -0.26708812849092933),
# (4, 5): (-0.8016944207643129, -0.0029986274715349814),
# (5, 6): (-0.5673817462107436, 0.23808073918504968),
# (6, 7): (-0.1465270298295821, 0.23883392944036055),
# (7, 8): (0.33035539545007536, 0.2070939421162053),
# (8, 9): (0.7914739158501038, 0.2699223242747882)}