如何使用鼠标手动放置 networkx 节点?
我有一个相当大且杂乱的节点网络，我希望尽可能整齐地显示它. 这是它当前的显示方式: 首先，我尝试使用布局来查看它是否可以自动生成良好的输出. 我尝试了许多不同的 nx 布局，但它们都显示了相似的结果.我还尝试了所有这些堆栈交换问题的答案: 如何增加 networkx.spring_layout 的节点间距 使用 networkX 和 matplotlib 绘制巨大的图
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绘制networkx图时出现意外错误
我有一个简单的图形，需要在我的屏幕上绘制它，这是我的代码: def gera_grafo(matriz):grafo = nx.to_networkx_graph(矩阵，create_using=nx.Graph)nx.draw(grafo)plt.show()返回 grafo 其中矩阵是包含连接权重的邻接列表.coda 工作得很好，但我不得不创建一个新的 python virtualenv，
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如何在 NetworkX 中的节点上显示图像图标
我正在使用 NetworkX 模块来呈现基础设施系统的网络.在这个系统中，节点和边由不同类型的实体组成，我想使用一些图标来表示它们的类型，而不是圆形、星形或方形. G = nx.Graph()G.add_edge('a', 'b')nx.draw(G, labels={'a':'img1', 'b':'img2'}, with_labels=True)plt.show() 显然，我的脚本创建了
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如何更改网络中节点的颜色?
我想改变A列中节点的颜色: A B 分值0 用户 1 测试 1 6.6 A1 用户 1 用户 241 3.2 AA2 user241 test1 4.8 B3 user12 test4 3.1 C4 用户 1 用户 23 2.9 A 我使用 mnet 创建网络: from pymnet import *导入 matplotlib.pyplot 作为 pltmnet = 多层网络(方面 =
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为 networkx 中的节点分配了错误的颜色
我很难在网络中绘制正确的颜色.这是我的数据集，其中用户是节点，值是他们链接到的用户. 用户值颜色92 Laura NaN 红100劳拉约翰红148劳拉麦克红168劳拉·米尔克红293劳拉萨拉红313劳拉辛红440马丁皮埃尔橙440 Martyn Hugh 橙色440 Martyn Lauren 橙色440 Martyn Sim 橙色 我正在使用以下代码: G = nx.from_panda
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Python:有向图中的所有简单路径
我正在处理(多个)有向图，其中没有循环，我需要找到任意两个节点之间的所有简单路径.一般来说，我不会担心执行时间，但我必须在非常多的时间步中为非常多的节点执行此操作 - 我正在处理基于时间的模拟. 我过去曾尝试过 NetworkX 提供的工具，但总的来说，我发现它们比我的方法慢.不知道最近有没有变化. 我已经实现了这个递归函数: 导入时间def all_simple_paths(adj
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networkx 显示 random_state_index 不正确
我正在尝试使用 networkx 和 Python 绘制简单的图形. 这是我的代码: 将 networkx 导入为 nx导入 matplotlib.pyplot 作为 pltG = nx.complete_graph(5)nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold')plt.show() 但我收到错误 Message=random_st
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这个介数计算正确吗?
我尝试计算这个简单图中从 2 到 6 路径的所有节点的介数. G=nx.Graph()边=[(1,5),(2,5),(3,5),(4,5),(4,6),(5,7),(7,6)]G.add_edges_from(edge)btw=nx.betweenness_centrality_subset(G,[2],[6]) 然而结果是: {1: 0.0, 5: 0.5, 2: 0.0, 3: 0.0,
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Python networkx 图:不要将旧图与新图一起绘制
下面是我的代码: 将 networkx 导入为 nx对于范围内的我(2):G = nx.DiGraph()如果我==0:G.add_edge("A", "B")elif i==1:G.add_edge("A", "C")导入 matplotlib.pyplot 作为 pltnx.draw(G)plt.savefig(str(i)+".png")G.clear() 它应该在文件 0.png 中画
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如何在networkx中找到图的所有连接子图?
我正在开发一个 python 应用程序，我想列出所有可能连接的任何大小的子图，并使用 NetworkX 从每个节点开始. 我只是尝试使用 itertools 库中的组合()来查找所有可能的节点组合，但它太慢了，因为它还搜索未连接的节点: for r in range(0,NumberOfNodes)对于 SG in (G.subgraph(s) for s in组合(G,r):如果(nx
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如何通过networkx制作可点击的图表?
我正在尝试在 python 中生成图形的可点击图像.一开始直接调用graphviz，后来发现networkx http://networkx.lanl.gov . 我希望我的程序能够获取有关在用户单击图形的 (x,y) 坐标处显示哪个节点的信息.我想我可以使用打开并显示图形的 pyplot 窗口，在鼠标单击时使用 (x,y) 坐标，但我需要某种图像映射来知道哪个节点已在该坐标处可视化！
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绘制包含多个组件的图形时节点大小不正确
我有一个包含许多组件的图表，我想对其进行可视化.作为一个特殊的特征，巨型组件中节点的节点点将随着它们的特征向量中心性而缩放.所有其他节点的大小相同. 我使用以下脚本: 将 networkx 导入为 nx将 pylab 导入为 py导入 matplotlib.pyplot 作为 pltH = nx.read_gexf(input_file)打印 nx.info(H)#名称:#Type:图表#
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代码运行时的内存问题(Python、Networkx)
我编写了一个代码来生成一个有 379613734 条边的图. 但是由于内存问题，代码无法完成.当它经过6200万行时，它会占用大约97%的服务器内存.所以我杀了它. 你有解决这个问题的想法吗? 我的代码是这样的: import os, sys导入时间将 networkx 导入为 nxG = nx.Graph()ptime = time.time()j = 1for line i
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NetworkX 节点属性图
我正在使用 networkx 进行可视化.当我使用该功能时我看到了draw_networkx_edge_labels我可以检索边的标签. 我想在节点上打印属性(而不是标签).尝试几乎所有内容.仍然卡住.如果我每个节点有 5 个属性，是否可以在每个节点上打印特定属性?例如，如果一个汽车节点有属性:尺寸、价格、公司、..我想在每个节点上打印汽车的尺寸? 不知道能不能把这个输出到图上.
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如何将两列数组转换为具有出现次数的矩阵?
我有以下 numpy 数组: 将 numpy 导入为 nppair_array = np.array([(205, 254), (205, 382), (254, 382), (18, 69), (205, 382),(31, 183), (31, 267), (31, 382), (183, 267), (183, 382)])打印(pair_array)#[[205 254]# [205 3
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选择具有给定属性值的网络节点
我想选择并在具有特定属性的图中的节点上执行操作.您将如何选择具有给定属性值的节点?例如: P=nx.Graph()P.add_node('node1',at=5)P.add_node('node2',at=5)P.add_node('node3',at=6) 有没有办法只选择 at == 5 的节点? 我正在想象这样的事情(这行不通): for p in P.nodes():P.no
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来自 Pandas 数据框的 Edgelist 具有不同颜色的节点
我有以下数据框: Src Dst[A,B]乙 [乙,甲]C [C]D [D,E,F]E [E,D,F]F [F,D,E]... 我想生成一个网络，其中 Src 是节点，Dst 是边，并且可以分配一个新列 WeightA 或 D 节点的不同颜色(绿色)，而其他节点都相同(例如蓝色). 我试过如下: 新建一列权重 nd=[“A",“D"]df['Weight'] = np.where
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OSMNX graph_from_gdfs KeyError: 'x' 将 Geopackage 转换为图形时
我需要编辑 osmnx 下载的 geopackage 格式的数据，然后将其导入为图表，用于计算距离、等时线等. 当前进程: 使用 ox.graph_from_point 下载 osm 数据 使用 ox.io.save_graph_geopackage 保存到 Geopackage 边和节点，以允许用户通过数字化道路(使用捕捉)在 QGIS 中添加边、额外道路并保存编辑. 使用 ox
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NetworkX - 有没有办法根据节点权重缩放图中节点的位置?
我构建了一个显示图表的应用程序，并在后台使用 NetworkX 来存储我的图表.每个节点都有一个大小，我想根据这些大小更改节点位置(例如，“大"节点周围的空间将比“小"节点多) 对算法/方法/库/其他有什么想法可以帮助我做到这一点? 谢谢，阿迪 解决方案 默认情况下，networkx 使用 Fruchterman-Reingold (FR) 算法来确定节点布局.可以修改 F
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绘制具有弯曲边的拓扑有序图
我正在尝试使用 python 中的networks.draw() 函数绘制图形.虽然它不是有向图，但我有拓扑排序的图的边缘.我想打印看起来像依赖 DAG 的图形以获得更好的可见性.目标是这样的: 我该怎么做? 解决方案 使用如下示例边列表，并构建无向图: edges = [[1,3], [1,4], [1,5], [5,7], [5,8] ,[5,9],[9,11], [9,12]
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