NetWorkX使用方法及nx.draw()相关参数解读

来源：脚本之家时间：2022-12-17 10:03:49

代码

首先导入包

import networkx as nx

创建一个空图

G = nx.Graph()

添加节点和边

G.add_node(1) #添加单个节点
G.add_node("x",name="tome") #添加单个节点及属性
G.add_nodes_from([2,3]) #从一个可迭代容器中添加多个节点
G.add_nodes_from([(4, {"color": "red"}), (5, {"color": "green"})])# 添加节点和属性

H = nx.path_graph(10) #创建一个新图
G.clear() # 清空图
G.add_nodes_from(H) #从另一张图中添加节点
print(list(H.nodes))
print(list(G.nodes))

G.add_edge(1,3)#添加一条边
G.add_edges_from([(2,3),(3,4)])# 添加多条边

查看节点和边

list(G.nodes) #查看节点
for k, v in G.nodes.items():  print(k,v)  #查看节点及属性
G.number_of_nodes() #查看几个节点
G.adj[1] #查看邻居节点
G[1] #查看邻居节点
list(G.neighbors(1)) #查看邻居节点

G.number_of_edges() #查看几条边
G.add_edge(1,3) #查看特定边
G.edges() #查看边
G.add_edge(2,3)
G.edges([1]) #查看1连接的所有边
G.edges([3]) #查看1连接的所有边

G.degree[1] #查看度

for node,neighbors in g.adjacency():
    print(node, neighbors) # 查看邻接矩阵内容

删除节点和边

G.remove_node(4)
G.remove_edge(1,3)

用已有的图构建新图

# 构建有向图
g = nx.DiGraph(G)
nx.draw(g)

获取节点和边

G = nx.Graph([(1,2,{"color":"red"})])
G[1] #获取1的邻居节点
G[1][2] #获取边属性
G.edges[1,2] #获取边属性

图、节点、边属性

# 图级别属性
g = nx.Graph(day = "none")
g.graph #输出图级别的属性信息
g.graph["day"]= "tom" #修改图级别属性信息
g.graph["date"]= "now" #添加图级别属性信息

# 节点属性
g.add_node(1, time="now")
g.add_nodes_from([2,3,4,5,6], time="yes")
g.nodes.data()
g.nodes[2]

# 边属性
g.add_edge(1,2,time="now")
g.add_edges_from([(1,2,{"time":"now"}),(1,3,{"time":"naw"})])
G[1][2]["color"] = "blue"
G.edges[1,2]["color"] ="Y"
g.edges.data()

分析图

# 分析图：连通分量
g.clear()
g.add_edges_from([(1,2),(3,2)])
g.add_nodes_from("spam")
list(nx.connected_components(g)) #有5个连通分量
nx.draw(g) #可视化

#分析图：按度排序
sorted(((node,degree) for node,degree in g.degree), key= lambda d:d[1],reverse = True)

图可视化

# 图可视化
g = nx.petersen_graph()
nx.draw(g, with_labels = True) #标明label

从edgelist读取图

# 从edgelist读取图
g = nx.read_edgelist("edglist.txt")
nx.draw(g, with_labels= True)

保存图

plt.savefig("path.png")

networkx–nx.draw()参数

x.draw()方法，至少接受一个参数：待绘制的网络G

运行样式

node_size：指定节点的尺寸大小(默认是300)node_color：指定节点的颜色 (默认是红色，可以用字符串简单标识颜色，例如"r"为红色，"b"为绿色等)node_shape：节点的形状（默认是圆形，用字符串"o"标识）alpha: 透明度 (默认是1.0，不透明，0为完全透明)width: 边的宽度 (默认为1.0)edge_color: 边的颜色(默认为黑色)style: 边的样式(默认为实现，可选： solid|dashed|dotted,dashdot)with_labels: 节点是否带标签（默认为True）font_size: 节点标签字体大小 (默认为12)font_color: 节点标签字体颜色（默认为黑色）

运用布局

circular_layout：节点在一个圆环上均匀分布random_layout：节点随机分布shell_layout：节点在同心圆上分布spring_layout：用Fruchterman-Reingold算法排列节点（样子类似多中心放射状）spectral_layout：根据图的拉普拉斯特征向量排列节点