Networkx：替換節點標簽

Question

我有以下最少的代碼：

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() 

在這里，我試圖替換新圖H中的 label 名稱。 但它顯示錯誤，因為我正在使用節點坐標。

現在的輸出是：

第二張圖需要修正。 此外，節點的大小是否可以自動調整，奇數編號（first.network 的標簽）節點的顏色是否不同？

附言。 如果networkx有限制，那么使用其他模塊的示例也可以達到目的。

Answer 1

最簡單的方法是使用新的節點名稱創建一個重新標記的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

我認為解決這個問題的最好方法是不使用nx.draw.networkx命令，而是使用單獨的標簽、節點和邊繪制命令。 使用nx.draw.networkx_labels您可以直接傳遞字典而無需更改節點名稱：

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() 

這會產生：

如果要使節點大小適合標簽，請對其進行操作。 如果你只關心文本，而不關心節點本身。 不要使用nx.draw.networkx_nodes命令，而是將bbox參數添加到nx.draw.networkx_labels 。 像這樣：

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() 

哪個產生：