前言

昨天才开始接触,鼓捣了一个下午,接下来会持续更新,如果哪里有错误的地方,望各位大佬指出,谢谢!

数据描述

两个文件,一个文件包含了网络图的节点,节点存在类别(0,1,2,3)四类,但是0类别舍去,不画出;另一个文件包含了网络图的边,数据基本特征如下:

Python Matplotlib 基于networkx画关系网络图             Python Matplotlib 基于networkx画关系网络图

图1中,id表示节点,b是类别;图2中,两个数字表示边连接的两个点。

Networkx

安装

我的系统是Mac OS,直接在terminal输入sudo pip install networkx就可以安装,由于代码中涉及几个函数,在python3中会报错,我用python2.7.13实现的

基本使用方法

import networkx as nx          #导入networkx包
import matplotlib.pyplot as plt   #导入绘图包matplotlib(需要安装,方法见第一篇笔记)
G =nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1)  #生成一个BA无标度网络G
nx.draw(G)             #绘制网络G
plt.savefig("ba.png")      #输出方式1: 将图像存为一个png格式的图片文件
plt.show()              #输出方式2: 在窗口中显示这幅图像

参数介绍基本

- `node_size`: 指定节点的尺寸大小(默认是300,单位未知,就是上图中那么大的点)
- `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,具体可查看手册)
- `node_shape`: 节点的形状(默认是圆形,用字符串'o'标识,具体可查看手册)
- `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)

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
  • spectral_layout:根据图的拉普拉斯特征向量排列节点

代码

# 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()

画图

Python Matplotlib 基于networkx画关系网络图

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,networkx关系网络图,python,复杂图,python,复杂关系图

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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!

昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?