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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