参考:https://blog.csdn.net/qq951127336/article/details/54586869

1.创建图


 networkx有四种图 Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph,分别为无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。

 import network as nx

 G = nx.Graph()#创建空的网络图

 G = nx.DiGraph()

 G = nx.MultiGraph()

 G = nx.MultiDiGraph()

 #添加点和边:

 G.add_node('a')#添加点a

 G.add_node(1,1)#用坐标来添加点

 G.add_edge('x','y')#添加边,起点为x,终点为y

 G.add_weight_edges_from([('x','y',1.0)])#第三个输入量为权值 也可以

 list = [[('a','b',5.0),('b','c',3.0),('a','c',1.0)]

 G.add_weight_edges_from([(list)])

 #显示:

 #需要导入matplotlib

 import matplotlib.pyplot as plt

 nx.draw(G)

 plt.show()

显示函数:

 nx.draw(G,pos = nx.random_layout(G),node_color = 'b',edge_color = 'r',with_labels = True,font_size =18,node_size =20)

 pos 指的是布局 主要有spring_layout , random_layout,circle_layout,shell_layout。node_color指节点颜色,有rbykw ,同理edge_color.
with_labels指节点是否显示名字,size表示大小,font_color表示字的颜色。

参考:https://networkx.github.io/documentation/latest/tutorial.html#drawing-graphs

2.画出好看的图

 两个主要的函数:

 def draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=None, width=1.0, edge_color='k',

          style='solid', alpha=1.0, edge_cmap=None, edge_vmin=None, edge_vmax=None,

          ax=None, arrows=True, label=None, **kwds):

 G:图表 一个networkx图

 pos:dictionary 将节点作为键和位置作为值的字典。 位置应该是长度为2的序列。

 edgelist:边缘元组的集合 只绘制指定的边(默认= G.edges())

 width:float或float数组 边线宽度(默认值= 1.0)

 edge_color:颜色字符串或浮点数组 边缘颜色。可以是单颜色格式字符串(default ='r'),

 或者具有与edgelist相同长度的颜色序列。 如果指定了数值,它们将被映射到 颜色使用edge_cmap和edge_vmin,edge_vmax参数。

 style:string 边线样式(默认='solid')(实线|虚线|点线,dashdot)

 alpha:float 边缘透明度(默认值= 1.0)

 edge_ cmap:Matplotlib色彩映射 用于映射边缘强度的色彩映射(默认值=无)

 edge_vmin,edge_vmax:float 边缘色图缩放的最小值和最大值(默认值=无)

 ax:Matplotlib Axes对象,可选 在指定的Matplotlib轴中绘制图形。

 arrows:bool,optional(default = True) 对于有向图,如果为真,则绘制箭头。

 label:图例的标签

 def draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=None, node_size=300, node_color='r',

           node_shape='o', alpha=1.0, cmap=None, vmin=None, vmax=None, ax=None, linewidths=None, label=None, **kwds):

 pos:dictionary 将节点作为键和位置作为值的字典。 位置应该是长度为2的序列。

 ax:Matplotlib Axes对象,可选 在指定的Matplotlib轴中绘制图形。

 nodelist:list,可选 只绘制指定的节点(默认G.nodes())

 node_size:标量或数组 节点大小(默认值= 300)。如果指定了数组,它必须是 与点头长度相同。

 node_color:颜色字符串或浮点数组 节点颜色。可以是单颜色格式字符串(default ='r'), 或者具有与点头相同长度的颜色序列。

 如果指定了数值,它们将被映射到 颜色使用cmap和vmin,vmax参数。看到 matplotlib.scatter更多详细信息。

 node_shape:string 节点的形状。规格为matplotlib.scatter 标记,'so ^> v <dph8'(默认='o')之一。

 alpha:float 节点透明度(默认值= 1.0)

 cmap:Matplotlib色图 色彩映射节点的强度(默认=无)

 vmin,vmax:float 节点色彩映射缩放的最小值和最大值(默认值=无)

 线宽:[无|标量|序列] 符号边框的线宽(默认值= 1.0)

 label:[无|串] 图例的标签

 然后基本上所有networkx的超酷精美图的源码你都能快速弄懂了。
http://networkx.github.io/ 网络图案例源码 https://networkx.github.io/documentation/latest/auto_examples/index.html#drawing

3.Example:

 import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
G = nx.random_geometric_graph(200, 0.125)
# position is stored as node attribute data for random_geometric_graph
pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos') # find node near center (0.5,0.5)
dmin = 1
ncenter = 0
for n in pos:
x, y = pos[n]
d = (x - 0.5)**2 + (y - 0.5)**2
if d < dmin:
ncenter = n
dmin = d # color by path length from node near center
p = dict(nx.single_source_shortest_path_length(G, ncenter)) plt.figure(figsize=(8, 8))
nx.draw_networkx_edges(G, pos, nodelist=[ncenter], alpha=0.4)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=list(p.keys()),
node_size=80,
node_color=list(p.values()),
cmap=plt.cm.Reds_r) plt.xlim(-0.05, 1.05)
plt.ylim(-0.05, 1.05)
plt.axis('off')
plt.show()
result:

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