【Python】python 学习笔记 --画图(networkx)

【Python】python 学习笔记 --画图(networkx)

绘制基本网络图

用matplotlib绘制网络图
基本流程：
1.导入networkx，matplotlib包
2.建立网络
3.绘制网络 nx.draw()
4.建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用
最基本画图程序

1.  
   import import networkx as nx #导入networkx包
2.  
   import matplotlib.pyplot as plt
3.  
   G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1) #生成一个BA无标度网络G
4.  
   nx.draw(G) #绘制网络G
5.  
   plt.savefig("ba.png") #输出方式1: 将图像存为一个png格式的图片文件
6.  
   plt.show() #输出方式2: 在窗口中显示这幅图像

---

networkx 提供画图的函数有：

1. draw（G，[pos,ax,hold]）
2. draw_networkx(G，[pos,with_labels])
3. draw_networkx_nodes(G,pos,[nodelist]) 绘制网络G的节点图
4. draw_networkx_edges(G,pos[edgelist]) 绘制网络G的边图
5. draw_networkx_edge_labels(G, pos[, ...])绘制网络G的边图，边有label
   ---有layout 布局画图函数的分界线---
6. draw_circular(G, **kwargs)Draw the graph G with a circular layout.
7. draw_random(G, **kwargs)Draw the graph G with a random layout.
8. draw_spectral(G, **kwargs)Draw the graph G with a spectral layout.
9. draw_spring(G, **kwargs)Draw the graph G with a spring layout.
10. draw_shell(G, **kwargs)Draw networkx graph with shell layout.
11. draw_graphviz(G[, prog])Draw networkx graph with graphviz layout.

---

networkx 画图参数：
- 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)，用“数据字典”赋值的时候必须对字典取值（.values()）后再赋值
- 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）
e.g. nx.draw(G,node_size = 30, with_label = False)
绘制节点的尺寸为30，不带标签的网络图。

---

布局指定节点排列形式

pos = nx.spring_layout

建立布局，对图进行布局美化，networkx 提供的布局方式有：
- 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（这个算法我不了解，样子类似多中心放射状）
- spectral_layout：根据图的拉普拉斯特征向量排列节
布局也可用pos参数指定，例如，nx.draw(G, pos = spring_layout(G)) 这样指定了networkx上以中心放射状分布.

绘制划分后的社区

先看一段代码，代码源自site

1.  
   partition = community.best_partition(User)
2.  
   size = float(len(set(partition.values())))
3.  
   pos = nx.spring_layout(G)
4.  
   count = 0.
5.  
    
6.  
   for com in set(partition.values()) :
7.  
   count = count + 1.
8.  
   list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys()
9.  
   if partition[nodes] == com]
10.  
    nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 50,
11.  
    node_color = str(count / size))
12.  
     
13.  
    nx.draw_networkx_edges(User,pos,with_labels = True, alpha=0.5 )
14.  
    plt.show()
15.  
     

communit.best_partition 是社区划分方法，算法是根据Vincent D.Blondel 等人于2008提出，是基于modularity optimization的heuristic方法.
partition的结果存在字典数据类型：
{'1': 0, '3': 1, '2': 0, '5': 1, '4': 0, '6': 0}
单引号里的数据是key，也就是网络中节点编号。
冒号后面的数值，表示网络中节点的编号属于哪个社区。也就是社区标号。如'6': 0表示6节点属于0社区

1.  
   list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys()
2.  
   if partition[nodes] == com]

每次循环list_nodes结果是社区i对应的用户编号。
如第一次循环结果是com = 0, list_nodes= ['1','2','4','6']
第二次循环的结果是com = 1, list_nodes = ['3','6']
这样每次循环，画出一个社区的所有节点：

1.  
   nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 50,
2.  
   node_color = str(count / size))

循环结束后通过颜色来标识不同社区。

转自:https://segmentfault.com/a/1190000000527216