【发布时间】:2016-09-03 20:19:08
【问题描述】:
我正在阅读 O'Reilly 数据科学书籍,它为您提供了或多或少创建此节点的 Python 代码,即 ...
但它并没有告诉你如何制作可视化,因为它与主题并不真正相关,但我还是想尝试一下,到目前为止,这已经接近了
users = [
{ "id": 0, "name": "Hero" },
{ "id": 1, "name": "Dunn" },
{ "id": 2, "name": "Sue" },
{ "id": 3, "name": "Chi" },
{ "id": 4, "name": "Thor" },
{ "id": 5, "name": "Clive" },
{ "id": 6, "name": "Hicks" },
{ "id": 7, "name": "Devin" },
{ "id": 8, "name": "Kate" },
{ "id": 9, "name": "Klein" },
{ "id": 10, "name": "Jen" }
]
friendships = [(0, 1), (0, 2), (1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4),
(4, 5), (5, 6), (5, 7), (6, 8), (7, 8), (8, 9)]
import networkx as nx
import matplotlib as plt
%matplotlib inline
G=nx.Graph()
G.add_nodes_from([user["id"] for user in users])
G.add_edges_from(friendships)
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx(G, pos, node_size=1000)
这对我来说是全新的 python 和 networkx - 我似乎无法从他们的文档中弄清楚我应该使用什么实际图表 - 我尝试了几乎每一个都没有让我到达那里 - 有可能吗在networkx中以这种方式对齐节点,使用什么正确的图形?
networkx 是这项工作的正确工具吗?是否有更好的 python 库来完成这项任务?
更新
@Aric 的答案很完美,但我做了一些更改以使节点匹配数据而不是静态类型数组。我不认为这是进行计算的“最佳”方法,具有更多 python 经验的人会更清楚。我玩了一段时间的最小尺寸和位置,但我仍然无法让它像素完美,但我仍然对最终结果非常满意
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G=nx.Graph()
G.add_nodes_from([user["id"] for user in users])
G.add_edges_from(friendships)
pos = {0: [0,0],
1: [4,-0.35],
2: [4,0.35],
3: [8,0],
4: [12,0],
5: [16,0],
6: [20,0.35],
7: [20,-0.35],
8: [24,0],
9: [28,0],
10: [32,0]}
nodes = [user["id"] for user in users]
def calcSize(node):
minSize = 450
friends = number_of_friends(node)
if friends <= 0:
return minSize
return minSize * friends
node_size = [(calcSize(user)) for user in users]
nx.draw_networkx(G, pos, nodelist=nodes, node_size=node_size, node_color='#c4daef')
plt.ylim(-1,1)
plt.axis('off')
【问题讨论】:
标签: python matplotlib networkx