使用 networkX 和 matplotlib 绘制一个巨大的图形答案

【问题标题】：Drawing a huge graph with networkX and matplotlib使用 networkX 和 matplotlib 绘制一个巨大的图形
【发布时间】：2012-03-13 05:18:28
【问题描述】：

我正在使用 networkX 和 matplotlib 绘制一个包含大约 5K 节点的图形。 matplotlib 的 GTK 窗口具有缩放和可视化图形的工具。有什么办法，我可以保存一个放大的版本以便以后进行适当的可视化？

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

pos=nx.spring_layout(G)   #G is my graph

nx.draw(G,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color='#BB0000',width=2,edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=True)
#plt.show()
plt.savefig("graph.png", dpi=500, facecolor='w', edgecolor='w',orientation='portrait', papertype=None, format=None,transparent=False, bbox_inches=None, pad_inches=0.1)

【问题讨论】：

应该还有一个保存按钮......或者至少我确定其中一个前端有这个（也许是Qt的？）......
是的，有一个保存按钮。但是，一旦您放大图表的一部分并保存它，它只会保存当前的查看区域。我想要查看整个图表。
你不能直接上dpi 以便在保存的图像中显示更多细节吗？
@JonathonReinhart 看起来不错。这种进口往往是假设的；）
@tcaswell 我想，我只是没有经常使用这些库中的任何一个，并且想确定一下。顺便说一句，networkx...哇！无论如何，我现在将删除我毫无意义的评论。

标签： python graph matplotlib networkx

【解决方案1】：

您有两个简单的选择：

提高 DPI

plt.savefig("graph.png", dpi=1000)

（更大的图像文件大小）

另存为 PDF

plt.savefig("graph.pdf")

这是最好的选择，因为最终的图形没有被光栅化。理论上，您应该能够无限放大。

【讨论】：

@NiharSarangi 我觉得问题“保存放大版本以便以后进行适当的可视化”已得到解答。如果图像很乱，并且您想自定义networkx，这可能会成为不同问题的素材。尝试在你的绘图命令中关闭标签 with_labels=True -> with_labels=False 以清理它。

【解决方案2】：

虽然不在 GTK 中，但您可能想查看NetworkX Viewer。

【讨论】：

【解决方案3】：

你可能想看看这个：

plt.savefig("name.svg")

质量很棒。虽然 dpi 选项仍然有效。

【讨论】：