根据节点值为networkx中的节点绘制不同的颜色 [英] Draw different color for nodes in networkx based on their node value

问题描述

我有一个节点和有向边的大图。此外，我还为每个节点分配了一个值列表。

现在我想根据节点值更改每个节点的颜色。因此，例如，绘制具有非常高红色值的节点和具有低值蓝色（类似于热图）的节点。这在某种程度上很容易实现吗？如果没有networkx，我也可以在Python中打开其他库。

解决方案

  import networkx as nx 
 import numpy as np 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 
 G = nx.Graph（）
 G.add_edges_from（
 [（ ''，'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）为节点在G.nodes（）] 
 
 nx.draw（G，cmap = plt.get_cmap（'jet'），node_color = values）
 plt.show（）
  

产生

---

数字在 values 中与 G.nodes（）中的节点关联。
也就是说， values 中的第一个数字与 G.nodes（），类似的第二个，等等。

I have a large graph of nodes and directed edges. Furthermore, I have an additional list of values assigned to each node.

I now want to change the color of each node according to their node value. So e.g., drawing nodes with a very high value red and those with a low value blue (similar to a heatmap). Is this somehow easily possible to achieve? If not with networkx, I am also open for other libraries in Python.

解决方案

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()

yields

---

The numbers in values are associated with the nodes in G.nodes(). That is to say, the first number in values is associated with the first node in G.nodes(), and similarly for the second, and so on.

这篇关于根据节点值为networkx中的节点绘制不同的颜色的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！