Python實現(xiàn)用networkx繪制MultiDiGraph
更新時間:2024年02月02日 10:57:28 作者:EULE
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)用networkx繪制MultiDiGraph方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
networkx繪制MultiDiGraph
美賽作圖需要,想表現(xiàn)兩個節(jié)點之間的雙向關系,但是網(wǎng)上關于MultiDiGraph的內(nèi)容很少,翻出去查了一下多向圖的畫法
記錄一下
import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.MultiDiGraph() #中間過程略 nx.draw(G,pos,connectionstyle='arc3, rad = 0.2',width=[float(v['weight']) for (r,c,v) in G.edges(data=True)]) #connectionstyle='arc3, rad = 0.2'arc控制雙向,rad調(diào)線條弧度

最終效果↑
畫圖部分完整的代碼
```python
G = nx.MultiDiGraph()
row=np.array(['D1','D2','D3','D4','D5','F1','F2','F3','M1','M6','M3','M4','M5','G1'])
G.add_nodes_from(['D1','D2','D3','D4','D5','F1','F2','F3','M1','M6','M3','M4','M5','G1'])
value=np.array(count)
for j in range(0,14):
for i in range(0,14):
if i!=j:
G.add_weighted_edges_from([(row[j],row[i],value[14*j+i])])#邊的起點,終點,權(quán)重
else:
pass
node_sizes = [44,22,29,20,35,11,32,20,41,22,57,10,11,20]
node_sizesnew=[]
for i in node_sizes:
i=i*20
node_sizesnew.append(i)
pos={'D1':(37.29,77.42),'D2':(31.73,59.91),'D3':(40.47,27.53),'D4':(58.82,15.55),'D5':(46.29,89.65),'F1':(72,52),'F2':(61.64,45.73),'F3':(59.22,59.78),'G1':(11.64,49.73),'M1':(50.55,49.27),'M3':(46.56,56.18),'M4':(74.75,74.25),'M5':(58.25,46),'M6':(49.09,61.09)}
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,node_size=node_sizesnew,alpha=0.4)
nx.draw_networkx_labels(G,pos,font_size=8,)
nx.draw(G,pos,edge_color='lightseagreen',alpha=0.5,connectionstyle='arc3, rad = 0.2',width=[float(v['weight']) for (r,c,v) in G.edges(data=True)])
edge_labels=dict([((u,v,),d['weight'])
for u,v,d in G.edges(data=True)])
plt.savefig("D:/MATCH52.png",dpi=200, bbox_inches='tight')
show()
print('finish')
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
您可能感興趣的文章:
- Python使用Networkx實現(xiàn)復雜的人物關系圖
- Python中的Networkx的基本使用
- Python中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)入門教程分分享
- Python?CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實戰(zhàn)教程深入講解
- python機器學習GCN圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理解析
- python人工智能tensorflow構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
- Python卷積神經(jīng)網(wǎng)絡圖片分類框架詳解分析
- python如何實現(xiàn)convolution neural network卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法
相關文章
python Task在協(xié)程調(diào)用實例講解
在本篇文章里小編給大家整理了一篇關于python Task如何在協(xié)程調(diào)用的相關內(nèi)容,有興趣的朋友們可以參考下。2021-04-04
解決使用Pandas 讀取超過65536行的Excel文件問題
這篇文章主要介紹了解決使用Pandas 讀取超過65536行的Excel文件問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-11-11
Python 中的 XML 轉(zhuǎn)換利器xml2dict詳解
xml2dict是一個Python庫,可以將XML數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字典,也支持反向轉(zhuǎn)換,它簡化了XML的處理,使之像處理JSON一樣簡單,適用于Web服務數(shù)據(jù)交換、配置文件讀取等場景,安裝簡單,使用方便,還可以通過自定義轉(zhuǎn)換器處理XML屬性和命名空間2024-10-10
Python中DataFrame判斷兩列數(shù)據(jù)是否相等的方法
本文主要介紹了DataFrame判斷兩列數(shù)據(jù)是否相等的方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2023-04-04
Python爬蟲實現(xiàn)的根據(jù)分類爬取豆瓣電影信息功能示例
這篇文章主要介紹了Python爬蟲實現(xiàn)的根據(jù)分類爬取豆瓣電影信息功能,結(jié)合完整實例形式分析了Python針對電影信息分類抓取的相關實現(xiàn)技巧,需要的朋友可以參考下2019-09-09

