前言
昨天才開(kāi)始接觸，鼓搗了一個(gè)下午，接下來(lái)會(huì)持續(xù)更新，如果哪里有錯(cuò)誤的地方，望各位大佬指出，謝謝！
數(shù)據(jù)描述
兩個(gè)文件，一個(gè)文件包含了網(wǎng)絡(luò)圖的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)存在類別（0，1，2，3）四類，但是0類別舍去，不畫(huà)出；另一個(gè)文件包含了網(wǎng)絡(luò)圖的邊，數(shù)據(jù)基本特征如下：
? ? ? ? ? ? ?
圖1中，id表示節(jié)點(diǎn)，b是類別；圖2中，兩個(gè)數(shù)字表示邊連接的兩個(gè)點(diǎn)。
Networkx
安裝
我的系統(tǒng)是Mac OS，直接在terminal輸入sudo pip install networkx就可以安裝，由于代碼中涉及幾個(gè)函數(shù)，在python3中會(huì)報(bào)錯(cuò)，我用python2.7.13實(shí)現(xiàn)的
基本使用方法
import networkx as nx #導(dǎo)入networkx包
import matplotlib.pyplot as plt #導(dǎo)入繪圖包matplotlib（需要安裝，方法見(jiàn)第一篇筆記）
G =nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1) #生成一個(gè)BA無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)G
nx.draw(G) #繪制網(wǎng)絡(luò)G
plt.savefig("ba.png") #輸出方式1: 將圖像存為一個(gè)png格式的圖片文件
plt.show() #輸出方式2: 在窗口中顯示這幅圖像
參數(shù)介紹基本
- `node_size`: 指定節(jié)點(diǎn)的尺寸大小(默認(rèn)是300，單位未知，就是上圖中那么大的點(diǎn))
- `node_color`: 指定節(jié)點(diǎn)的顏色 (默認(rèn)是紅色，可以用字符串簡(jiǎn)單標(biāo)識(shí)顏色，例如'r'為紅色，'b'為綠色等，具體可查看手冊(cè))
- `node_shape`: 節(jié)點(diǎn)的形狀（默認(rèn)是圓形，用字符串'o'標(biāo)識(shí)，具體可查看手冊(cè)）
- `alpha`: 透明度 (默認(rèn)是1.0，不透明，0為完全透明)
- `width`: 邊的寬度 (默認(rèn)為1.0)
- `edge_color`: 邊的顏色(默認(rèn)為黑色)
- `style`: 邊的樣式(默認(rèn)為實(shí)現(xiàn)，可選： solid|dashed|dotted,dashdot)
- `with_labels`: 節(jié)點(diǎn)是否帶標(biāo)簽（默認(rèn)為T(mén)rue）
- `font_size`: 節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽字體大小 (默認(rèn)為12)
- `font_color`: 節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽字體顏色（默認(rèn)為黑色）
布局
- circular_layout：節(jié)點(diǎn)在一個(gè)圓環(huán)上均勻分布
- random_layout：節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布
- shell_layout：節(jié)點(diǎn)在同心圓上分布
- spring_layout： 用Fruchterman-Reingold算法排列節(jié)點(diǎn)
- spectral_layout：根據(jù)圖的拉普拉斯特征向量排列節(jié)點(diǎn)
代碼
# coding:utf-8
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
with open('node-8.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
column = [row['b'] for row in reader]
id_tag0 = [row['id'] for row in reader]
#print column
id_tag = []
for item in id_tag0:
id_tag.append(int(item))
# =================Setting node parameters====================
node_0 = []
node_1 = []
node_2 = []
node_3 = []
node_color = []
node_color_y = []
node_color_r = []
node_color_g = []
node_color_b = []
node_shape = []
node_shape_0 = []
node_shape_1 = []
node_shape_2 = []
node_shape_3 = []
for i in range(len(column)):
if int(column[i]) == 0:
pass
elif int(column[i]) == 1:
color = 'r'
shape = 'o'
node_1.append(i)
node_color_r.append(color)
node_shape_1.append(shape)
elif int(column[i]) == 2:
color = 'g'
shape = 'o'
node_2.append(i)
node_color_g.append(color)
node_shape_2.append(shape)
else:
color = 'b'
shape = '*'
node_3.append(i)
node_color_b.append(color)
node_shape_3.append(shape)
node_color.append(color)
node_shape.append(shape)
# ==============================================================
with open('node-8.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
column1 = [row['b'] for row in reader]
id_tag1 = [row['id'] for row in reader]
#print column
id_tag11 = []
for item in id_tag1:
id_tag11.append(int(item))
edge = []
with open('edge-8.txt','r') as f:
data = f.readlines()
for line in data:
#print line
line = tuple(line.replace('\r','').replace('\n','').replace('\t','').split(','))
edge.append(line)
#print edge
# ===============Setting edge parameters=========================
edge_color = []
edge_style = []
for item in edge:
#print item
if int(column1[int(item[0])]) == 0 or int(column1[int(item[1])]) == 0:
pass
elif int(column1[int(item[0])]) == 1 or int(column1[int(item[1])]) == 1:
color = 'r'
#style0 = 'dashdot'
#color_r_list.append(color)
elif int(column1[int(item[0])]) == 2 or int(column1[int(item[1])]) == 2:
color = 'g'
#style0 = 'dashed'
#color_r_list.append(color)
else:
color = 'b'
#style0 = 'dotted'
#color_b_list.append(color)
edge_color.append(color)
#edge_style.append(style0)
G = nx.Graph()
#G.add_nodes_from(id_tag)
G.add_edges_from(edge)
#nx.draw(G,pos=nx.random_layout(G), nodelist = node_0, node_color = node_color_y, node_size=120, node_shape=node_shape_0)
#nx.draw(G,pos=nx.random_layout(G), nodelist = node_1, node_color = node_color_r, node_size=120, node_shape=node_shape_1)
#nx.draw(G,pos=nx.random_layout(G), nodelist = node_2, node_color = node_color_g, node_size=120, node_shape=node_shape_2)
#nx.draw(G,pos=nx.random_layout(G), nodelist = node_3, node_color = node_color_b, node_size=120, node_shape=node_shape_3)
nx.draw_networkx(G,pos=nx.random_layout(G),node_color=node_color,node_size=10,node_shape='o',edge_color=edge_color,width=0.3,style='solid',font_size=8)
#nx.draw_networkx(G,pos=nx.random_layout(G),nodelist = node_1,node_color=node_color,node_size=100,node_shape='o',style='dashdot')
#nx.draw_networkx(G,pos=nx.random_layout(G),node_color=color_g_list,node_size=150,node_shape='^',style='dashed')
#nx.draw_networkx(G,pos=nx.random_layout(G),node_color=color_b_list,node_size=150,node_shape='*',style='dotted')
#plt.legend()
#nx.draw_networkx(G)
plt.show()
畫(huà)圖
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