두께에 따라 networkx에 큰 가중치 네트워크 그리기?

Question

networkx에 N> 1000 개 노드의 가중치 네트워크를 어떻게 뽑아야합니까? 나는 소스, 목표 노드를 .csv 목록 및 각 에지에 대한 무게를 가지고 있고, 나는이 방법을 사용하여 생각하고 경우 다음

for i in range(N) 
G.add_edge(source[i],target[i], weight=weight[i]) 
nx.draw_networkx_edges(G) 

하지만를 수행 나는 모든 가장자리 두께를 제공해야? 또는 비슷한 두께의 모든 모서리 그룹?

Answer 1

각 가장자리를 개별적으로 지정할 수도 있고 그룹화를 계산하는 기능이있는 경우 그룹으로 정의 할 수도 있습니다. 그런 다음 draw_network_edges에 여러 번 호출 할 수 있습니다.

다음은 가장자리 가중치를 그대로 사용하는 임의의 그래프의 예입니다. 먼저 가장자리 두께를 정의하고 두 번째로 데이터를 색상으로 사용합니다. 당신에게 같은 것을 제공

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

n = 15; m = 40 

# select some edge destinations 
L = np.random.choice(xrange(n), 2*m) 
# and suppose that each edge has a weight 
weights = 0.5 + 5 * np.random.rand(m) 

# create a graph object, add n nodes to it, and the edges 
G = nx.DiGraph() 
G.add_nodes_from(xrange(n)) 
for i, (fr, to) in enumerate(zip(L[1::2], L[::2])): 
    G.add_edge(fr, to, weight=weights[i]) 

# use one of the edge properties to control line thickness 
edgewidth = [ d['weight'] for (u,v,d) in G.edges(data=True)] 

# layout 
pos = nx.spring_layout(G, iterations=50) 
#pos = nx.random_layout(G) 

# rendering 
plt.figure(1) 
plt.subplot(211); plt.axis('off') 
nx.draw_networkx_nodes(G, pos) 
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=edgewidth,) 

plt.subplot(212); plt.axis('off') 

# rendering 
nx.draw_networkx_nodes(G, pos) 
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color=edgewidth) 

plt.show() 

:

은 분명히 당신이 당신의 응용 프로그램에 적합한 edgewidth 값의 목록을 조립하는 더 복잡한 기능을 사용할 수 있습니다 (예 : 비닝 값이나 다른 속성의 제품) 게다가.