基于权重为networkx边缘着色答案

【问题标题】：Coloring networkx edges based on weight基于权重为networkx边缘着色
【发布时间】：2013-07-12 00:19:38
【问题描述】：

如何根据这些边的权重更改 networkx 中图形中边的颜色？

下面的代码只是给出了所有的黑色边缘，即使颜色图是喷射的！

 nx.draw_networkx(g,pos=pos,with_labels=True,edge_colors=[g[a][b]['weight'] for a,b in g.edges()], width=4,edge_cmap = plt.cm.jet)

将边缘权重缩放到 0 到 1 之间不会改变任何内容。

我不确定上面的代码与related question 中的代码有何不同，除了我没有为draw_networkx 使用循环，因为我没有为图表设置动画。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib networkx

【解决方案1】：

    #!/usr/bin/env python
    """
    Draw a graph with matplotlib.
    You must have matplotlib for this to work.
    """
    try:
        import matplotlib.pyplot as plt
        import matplotlib.colors as colors
        import matplotlib.cm as cmx
        import numpy as np
   except:
        raise 

   import networkx as nx

   G=nx.path_graph(8)
  #Number of edges is 7
   values = range(7)
  # These values could be seen as dummy edge weights

   jet = cm = plt.get_cmap('jet') 
   cNorm  = colors.Normalize(vmin=0, vmax=values[-1])
   scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=jet)
   colorList = []

   for i in range(7):
      colorVal = scalarMap.to_rgba(values[i])
      colorList.append(colorVal)


   nx.draw(G,edge_color=colorList)
   plt.savefig("simple_path.png") # save as png
   plt.show() # display

刚刚修改了来自 networkx 的示例代码，该代码绘制了一个简单的图表。

【讨论】：

【解决方案2】：

networkx 2.2 中的更简单用法，如 in this example 所示。

并使用维克拉姆上述答案所使用的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cmx
import numpy as np

import networkx as nx

G=nx.path_graph(8)
#Number of edges is 7
values = range(7)
nx.draw(G, edge_color=values, cmap=plt.cm.jet)
plt.show() # display

【讨论】：