(编辑:jimmy 日期: 2024/11/16 浏览:2)
最近因为数学建模3天速成Python,然后做了一道网络的题,要画网络图。在网上找了一些,发现都是一些很基础的丑陋红点图,并且关于网络的一些算法也没有讲,于是自己进http://networkx.github.io/学习了一下。以下仅博主自己的总结,勿认真,有错误尽情指出,大家一起交流。
需要用到的module malplotlib.pyplot 和networkx
正文:
一、malplotlib和networkx的安装(作者使用的是python2.7 pycharm)
在Python的文件夹目录下Scripts目录中,如果有pip.exe 文件,那么可以用cmd 进入这个目录,然后输入 `pip insall --pre matplotlib`直接下载。如果有easy_install 也可以输入`easy_install。如果都不行就去官网 https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/1.5.3`找对应版本下载。
至于networkx,pycharm的porject interpreter里添加就好。
二、创建图
networkx有四种图 Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph,分别为无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。
import network as nx G = nx.Graph()#创建空的网络图 G = nx.DiGraph() G = nx.MultiGraph() G = nx.MultiDiGraph()
然后是加点和边了,有多种方法
G.add_node('a')#添加点a G.add_node(1,1)#用坐标来添加点 G.add_edge('x','y')#添加边,起点为x,终点为y G.add_weight_edges_from([('x','y',1.0)])#第三个输入量为权值 #也可以 list = [[('a','b',5.0),('b','c',3.0),('a','c',1.0)] G.add_weight_edges_from([(list)])
然后是图形的显示
#需要导入matplotlib import matplotlib.pyplot as plt nx.draw(G) plt.show()
为了让图形更精美我们详解nx.draw()
nx.draw(G,pos = nx.random_layout(G),node_color = 'b',edge_color = 'r',with_labels = True,font_size =18,node_size =20)
pos 指的是布局 主要有spring_layout , random_layout,circle_layout,shell_layout。node_color指节点颜色,有rbykw ,同理edge_color.
with_labels指节点是否显示名字,size表示大小,font_color表示字的颜色。
看到这里,各位应该就能画出大量网站上的基本networkx简单教程了,大概是这个样子
三、绘制精美的图
如果你想要的图是这样的
或是这样的
还是这样的
可以继续看下去
首先要掌握两个方法
def draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=None, width=1.0, edge_color='k', style='solid', alpha=1.0, edge_cmap=None, edge_vmin=None, edge_vmax=None, ax=None, arrows=True, label=None, **kwds):
G:图表 一个networkx图 pos:dictionary 将节点作为键和位置作为值的字典。 位置应该是长度为2的序列。 edgelist:边缘元组的集合 只绘制指定的边(默认= G.edges()) width:float或float数组 边线宽度(默认值= 1.0) edge_color:颜色字符串或浮点数组 边缘颜色。可以是单颜色格式字符串(default ='r'), 或者具有与edgelist相同长度的颜色序列。 如果指定了数值,它们将被映射到 颜色使用edge_cmap和edge_vmin,edge_vmax参数。 style:string 边线样式(默认='solid')(实线|虚线|点线,dashdot) alpha:float 边缘透明度(默认值= 1.0) edge_ cmap:Matplotlib色彩映射 用于映射边缘强度的色彩映射(默认值=无) edge_vmin,edge_vmax:float 边缘色图缩放的最小值和最大值(默认值=无) ax:Matplotlib Axes对象,可选 在指定的Matplotlib轴中绘制图形。 arrows:bool,optional(default = True) 对于有向图,如果为真,则绘制箭头。 label:图例的标签
def draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=None, node_size=300, node_color='r', node_shape='o', alpha=1.0, cmap=None, vmin=None, vmax=None, ax=None, linewidths=None, label=None, **kwds):
G:图表
一个networkx图
pos:dictionary 将节点作为键和位置作为值的字典。 位置应该是长度为2的序列。 ax:Matplotlib Axes对象,可选 在指定的Matplotlib轴中绘制图形。 nodelist:list,可选 只绘制指定的节点(默认G.nodes()) node_size:标量或数组 节点大小(默认值= 300)。如果指定了数组,它必须是 与点头长度相同。 node_color:颜色字符串或浮点数组 节点颜色。可以是单颜色格式字符串(default ='r'), 或者具有与点头相同长度的颜色序列。 如果指定了数值,它们将被映射到 颜色使用cmap和vmin,vmax参数。看到 matplotlib.scatter更多详细信息。 node_shape:string 节点的形状。规格为matplotlib.scatter 标记,'so ^> v <dph8'(默认='o')之一。 alpha:float 节点透明度(默认值= 1.0) cmap:Matplotlib色图 色彩映射节点的强度(默认=无) vmin,vmax:float 节点色彩映射缩放的最小值和最大值(默认值=无) 线宽:[无|标量|序列] 符号边框的线宽(默认值= 1.0) label:[无|串] 图例的标签
然后基本上所有networkx的超酷精美图的源码你都能快速弄懂了。
http://networkx.github.io/ 网络图案例源码
以上这篇使用Python的networkx绘制精美网络图教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。