NetworkX-画图

参考：https://blog.csdn.net/qq951127336/article/details/54586869

1.创建图

 1 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。
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 3 import network as nx
 4 
 5 G = nx.Graph()#创建空的网络图
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 7 G = nx.DiGraph()
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 9 G = nx.MultiGraph()
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11 G = nx.MultiDiGraph()
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13 #添加点和边：
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15 G.add_node('a')#添加点a
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17 G.add_node(1,1)#用坐标来添加点
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19 G.add_edge('x','y')#添加边,起点为x，终点为y
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21 G.add_weight_edges_from([('x','y',1.0)])#第三个输入量为权值 也可以
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23 list = [[('a','b',5.0),('b','c',3.0),('a','c',1.0)]
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25 G.add_weight_edges_from([(list)])
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27 #显示：
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29 #需要导入matplotlib
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31 import matplotlib.pyplot as plt
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33 nx.draw(G)
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35 plt.show()

显示函数：

1 nx.draw(G,pos = nx.random_layout(G)，node_color = 'b',edge_color = 'r',with_labels = True，font_size =18,node_size =20)
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3 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. 
4 with_labels指节点是否显示名字,size表示大小，font_color表示字的颜色。

参考：https://networkx.github.io/documentation/latest/tutorial.html#drawing-graphs

2.画出好看的图

 1 两个主要的函数：
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 3 def draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=None, width=1.0, edge_color='k',
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 5          style='solid', alpha=1.0, edge_cmap=None, edge_vmin=None, edge_vmax=None,
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 7          ax=None, arrows=True, label=None, **kwds):
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 9 G：图表 一个networkx图
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11 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。
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13 edgelist：边缘元组的集合 只绘制指定的边（默认= G.edges（））
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15 width：float或float数组 边线宽度（默认值= 1.0）
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17 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'），
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19 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。
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21 style：string 边线样式（默认='solid'）（实线|虚线|点线，dashdot）
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23 alpha：float 边缘透明度（默认值= 1.0）
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25 edge_ cmap：Matplotlib色彩映射 用于映射边缘强度的色彩映射（默认值=无）
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27 edge_vmin，edge_vmax：float 边缘色图缩放的最小值和最大值（默认值=无）
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29 ax：Matplotlib Axes对象，可选 在指定的Matplotlib轴中绘制图形。
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31 arrows：bool，optional（default = True） 对于有向图，如果为真，则绘制箭头。
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33 label：图例的标签
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35 def draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=None, node_size=300, node_color='r',
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37           node_shape='o', alpha=1.0, cmap=None, vmin=None, vmax=None, ax=None, linewidths=None, label=None, **kwds):
38 
39 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。
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41 ax：Matplotlib Axes对象，可选 在指定的Matplotlib轴中绘制图形。
42 
43 nodelist：list，可选 只绘制指定的节点（默认G.nodes（））
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45 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。
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47 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。
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49 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。
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51 node_shape：string 节点的形状。规格为matplotlib.scatter 标记，'so ^> v <dph8'（默认='o'）之一。
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53 alpha：float 节点透明度（默认值= 1.0）
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55 cmap：Matplotlib色图 色彩映射节点的强度（默认=无）
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57 vmin，vmax：float 节点色彩映射缩放的最小值和最大值（默认值=无）
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59 线宽：[无|标量|序列] 符号边框的线宽（默认值= 1.0）
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61 label：[无|串] 图例的标签
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63 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。 
64 http://networkx.github.io/ 网络图案例源码
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66 https://networkx.github.io/documentation/latest/auto_examples/index.html#drawing

3.Example:

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import networkx as nx
 3 G = nx.random_geometric_graph(200, 0.125)
 4 # position is stored as node attribute data for random_geometric_graph
 5 pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')
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 7 # find node near center (0.5,0.5)
 8 dmin = 1
 9 ncenter = 0
10 for n in pos:
11     x, y = pos[n]
12     d = (x - 0.5)**2 + (y - 0.5)**2
13     if d < dmin:
14         ncenter = n
15         dmin = d
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17 # color by path length from node near center
18 p = dict(nx.single_source_shortest_path_length(G, ncenter))
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20 plt.figure(figsize=(8, 8))
21 nx.draw_networkx_edges(G, pos, nodelist=[ncenter], alpha=0.4)
22 nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=list(p.keys()),
23                        node_size=80,
24                        node_color=list(p.values()),
25                        cmap=plt.cm.Reds_r)
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27 plt.xlim(-0.05, 1.05)
28 plt.ylim(-0.05, 1.05)
29 plt.axis('off')
30 plt.show()

result: