python绘制社会关系网络图_Python-NetworkX绘制网络图

最近需要绘制一些网络演示图，没找到合适的绘图工具，找了半天感觉学习成本都挺高的，感觉还是用Python搞效率高一些。之前用igraph的时候凑巧看过networkx，觉得和igraph-python相比，这个库至少是给人类用的，而且这个包好像是内置Graphviz的，不如我也用这个加matplotlib去绘图试试。

今天试着画一个二分网络无向图，并且用圈圈表现出其社团关系，颜色表示节点种类。

1. 创建网络

G = nx.Graph()

G.add_node('1')

G.add_nodes_from(['2', '3'])

#注意如果加进去临边有未出现的节点，会自动创建节点

G.add_edge(1, 2)

G.add_edge('1', '2')

#实际上edges是个hash的key，还可以对应一个value

G.add_edge(n1, n2, object=x)

G.add_edges_from([('1', '2'), ('1', '3')])

list(G.adj['1'])

G.degree['1']

G.remove_node('2')

G.remove_edge('1', '3')

2. 为节点添加属性

G[1][3]['color'] = "blue"

G.edges[1, 2]['color'] = "red"

3. 快速遍历所有临边

FG = nx.Graph()

FG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.125), (1, 3, 0.75), (2, 4, 1.2), (3, 4, 0.375)])

for n, nbrs in FG.adj.items():

for nbr, eattr in nbrs.items():

wt = eattr['weight']

if wt < 0.5: print('(%d, %d, %.3f)' % (n, nbr, wt))

4. 为图，节点，边添加属性

G = nx.Graph(day="Friday")

G.graph

5. 为节点添加属性

G.add_node(1, time='5pm')

G.add_nodes_from([3], time='2pm')

G.nodes[1]

G.nodes[1]['room'] = 714

G.nodes.data()

6. 为临边添加属性

G.add_edge(1, 2, weight=4.7 )

G.add_edges_from([(3, 4), (4, 5)], color='red')

G.add_edges_from([(1, 2, {'color': 'blue'}), (2, 3, {'weight': 8})])

G[1][2]['weight'] = 4.7

G.edges[3, 4]['weight'] = 4.2

#注意的是weight这个属性不能胡乱用，这个是算法库里面处理时看做临边权重的属性，必须是数值型的。

7. 创建有向图

DG = nx.DiGraph()

DG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.5), (3, 1, 0.75)])

#这个方向是按照第一个元素->第二个元素的

DG.out_degree(1, weight='weight') #0.5

DG.degree(1, weight='weight') #1.25

H = nx.Graph(DG)#有向图转为无向图

8. 创建multigraph

>>> MG = nx.MultiGraph()

>>> MG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.5), (1, 2, 0.75), (2, 3, 0.5)])

>>> dict(MG.degree(weight='weight'))

{1: 1.25, 2: 1.75, 3: 0.5}

>>> GG = nx.Graph()

>>> for n, nbrs in MG.adjacency():

... for nbr, edict in nbrs.items():

... minvalue = min([d['weight'] for d in edict.values()])

... GG.add_edge(n, nbr, weight = minvalue)

...

>>> nx.shortest_path(GG, 1, 3)

[1, 2, 3]

9. 基础做图

G = nx.petersen_graph()

plt.subplot(121)

nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')

plt.subplot(122)

#这个draw_shell好像是按照某种叫shell的布局绘制

nx.draw_shell(G, nlist=[range(5, 10), range(5)], with_labels=True, font_weight='bold')

#传入选项

options = {

'node_color': 'black',

'node_size': 100,

'width': 3,

}

# 四种布局

plt.subplot(221)

nx.draw_random(G, **options)

plt.subplot(222)

nx.draw_circular(G, **options)

plt.subplot(223)

nx.draw_spectral(G, **options)

plt.subplot(224)

nx.draw_shell(G, nlist=[range(5,10), range(5)], **options)

1. 实战

1.1 画一个二分网络图，两类节点不同颜色，每个节点上有id，临边的颜色代表值，然后画两个区域。

B = nx.Graph()

B.add_nodes_from(['u1','u2','u3','u4'], bipartite='user')

B.add_nodes_from(['i1','i2','i3'], bipartite='item')

B.add_edge('u1','i1',weight=3)

B.add_edge('u1','i2',weight=4)

B.add_edge('u2','i1',weight=5)

B.add_edge('u2','i3',weight=1)

B.add_edge('u3','i3',weight=3)

B.add_edge('u4','i3',weight=4)

from networkx.algorithms import bipartite

import matplotlib as mpl

#区域就算了搞了一下午还是没捣鼓出来怎么画

X = ['u1','u2','u3','u4']

Y = ['i1','i2','i3']

Edges = []

pos = dict()

pos.update( (n, (1, i)) for i, n in enumerate(X) )

pos.update( (n, (2, i+0.5)) for i, n in enumerate(Y) )

nx.draw_networkx_nodes(B, pos, nodelist=X, node_color='slategray',alpha=0.95, node_size = 350, with_labels=False)

nx.draw_networkx_nodes(B, pos, nodelist=Y, node_color='steelblue',alpha=0.95, node_size = 350, with_labels=False)

nx.draw_networkx_labels(B,pos)

colors = [ B.edges[u,i]['weight'] for u,i in B.edges]

edges = nx.draw_networkx_edges(B, pos = pos, edge_color = colors,

width=3, edge_cmap=plt.cm.Blues, with_labels=False, edge_vmin = 0, alpha=0.9)

pc = mpl.collections.PatchCollection(Edges, cmap=plt.cm.Blues)

pc.set_array(colors)

plt.colorbar(pc)

ax = plt.gca()

ax.set_axis_off()

plt.show()

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