파이썬에서 networkx를 사용하여 방향성 그래프를 그리는 방법?

그래프에 매핑하려는 스크립트에서 나오는 노드가 있습니다. 아래에서 Arrow를 사용하여 A에서 D로 이동하고 아마도 가장자리가 (빨간색 또는 무언가)로 채색되어 있습니다.

이것은 기본적으로 다른 모든 노드가 존재할 때 A에서 D 로의 경로와 같습니다. 각 노드를 도시로 상상할 수 있으며 A에서 D로 이동하려면 방향 (화살표 포함)이 필요합니다.

아래 코드는 그래프를 작성합니다.

import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()
G.add_edges_from(
    [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'F'),
     ('B', 'H'), ('B', 'G'), ('B', 'F'), ('C', 'G')])

val_map = {'A': 1.0,
           'D': 0.5714285714285714,
           'H': 0.0}

values = [val_map.get(node, 0.25) for node in G.nodes()]

nx.draw(G, cmap = plt.get_cmap('jet'), node_color = values)
plt.show()

하지만 이미지에 표시된 것과 같은 것을 원합니다.

첫 번째 이미지의 화살표 머리와 두 번째 이미지의 붉은 색 가장자리.

빨간색 가장자리에만 화살표가있는 완전히 구체화 된 예제 :

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(
    [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'F'),
     ('B', 'H'), ('B', 'G'), ('B', 'F'), ('C', 'G')])

val_map = {'A': 1.0,
           'D': 0.5714285714285714,
           'H': 0.0}

values = [val_map.get(node, 0.25) for node in G.nodes()]

# Specify the edges you want here
red_edges = [('A', 'C'), ('E', 'C')]
edge_colours = ['black' if not edge in red_edges else 'red'
                for edge in G.edges()]
black_edges = [edge for edge in G.edges() if edge not in red_edges]

# Need to create a layout when doing
# separate calls to draw nodes and edges
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, cmap=plt.get_cmap('jet'), 
                       node_color = values, node_size = 500)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=red_edges, edge_color='r', arrows=True)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=black_edges, arrows=False)
plt.show()

나는 완전성을 위해서만 이것을 넣었습니다. 나는 marius와 mdml에서 많은 것을 배웠습니다. 다음은 가장자리 가중치입니다. 화살은 미안 해요. 내가 어쩔 수 없다고 말하는 유일한 사람이 아닌 것 같습니다. 나는 ipython 노트북으로 이것을 렌더링 할 수 없었습니다. 내 가장자리 가중치를 더 빨리 가져 오는 데 문제가되는 Python에서 곧장 가야했습니다.

import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab

G = nx.DiGraph()

G.add_edges_from([('A', 'B'),('C','D'),('G','D')], weight=1)
G.add_edges_from([('D','A'),('D','E'),('B','D'),('D','E')], weight=2)
G.add_edges_from([('B','C'),('E','F')], weight=3)
G.add_edges_from([('C','F')], weight=4)


val_map = {'A': 1.0,
                   'D': 0.5714285714285714,
                              'H': 0.0}

values = [val_map.get(node, 0.45) for node in G.nodes()]
edge_labels=dict([((u,v,),d['weight'])
                 for u,v,d in G.edges(data=True)])
red_edges = [('C','D'),('D','A')]
edge_colors = ['black' if not edge in red_edges else 'red' for edge in G.edges()]

pos=nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,edge_labels=edge_labels)
nx.draw(G,pos, node_color = values, node_size=1500,edge_color=edge_colors,edge_cmap=plt.cm.Reds)
pylab.show()

일반 nx.draw 대신 다음을 사용할 수 있습니다.

nx.draw_networkx(G[, pos, arrows, with_labels])

예를 들면 :

nx.draw_networkx(G, arrows=True, **options)

** 변수를 다음과 같이 초기화하여 옵션을 추가 할 수 있습니다.

options = {
    'node_color': 'blue',
    'node_size': 100,
    'width': 3,
    'arrowstyle': '-|>',
    'arrowsize': 12,
}

또한 일부 함수는 다음을 지원합니다 directed=True parameter .이 경우이 상태가 기본 상태입니다.

G = nx.DiGraph(directed=True)

networkx 참조는 여기 에서 찾을 수 있습니다 .

그래프 대신 방향성 그래프 를 사용해야합니다.

G = nx.DiGraph()

그런 다음 사용하려는 가장자리 색상 목록을 만들고 전달합니다 nx.draw(@Marius 표시).

이 모든 것을 종합하면 아래 이미지가 표시됩니다. 여전히 당신이 보여주는 다른 그림은 아니지만 (당신의 가장자리 가중치가 어디에서 오는지 모르겠습니다), 훨씬 더 가깝습니다! 출력 그래프의 모양을 더 많이 제어하고 싶다면 (예 : 화살표 모양의 화살촉을 얻으려면) Graphviz로 NetworkX를 확인하십시오 .

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.DiGraph()
g.add_nodes_from([1,2,3,4,5])
g.add_edge(1,2)
g.add_edge(4,2)
g.add_edge(3,5)
g.add_edge(2,3)
g.add_edge(5,4)

nx.draw(g,with_labels=True)
plt.draw()
plt.show()

이것은 networkx를 사용하여 python 3.x를 사용하여 방향성 그래프를 그리는 방법입니다. 단순한 표현이며 수정 및 색상 등이 가능 합니다 . 여기 에서 생성 된 그래프를 참조 하십시오 .

참고 : 이것은 단순한 표현 일뿐입니다. Weighted Edges는 다음과 같이 추가 할 수 있습니다.

g.add_edges_from([(1,2),(2,5)], weight=2)

따라서 다시 플롯됩니다.

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()
G.add_node("A")
G.add_node("B")
G.add_node("C")
G.add_node("D")
G.add_node("E")
G.add_node("F")
G.add_node("G")
G.add_edge("A","B")
G.add_edge("B","C")
G.add_edge("C","E")
G.add_edge("C","F")
G.add_edge("D","E")
G.add_edge("F","G")

print(G.nodes())
print(G.edges())

pos = nx.spring_layout(G)

nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='r', arrows = True)

plt.show()