如何使用networkx和Matplotlib制作多部分图？

在数据可视化中，多部分图往往是非常有用的。多部分图，顾名思义，由多个组成部分组成，每个组成部分分别展示一个数据集或视角。在Python中，使用networkx和Matplotlib可以轻松制作多部分图。

安装networkx和Matplotlib

在使用Python制作多部分图之前，需要先安装networkx和Matplotlib。可以通过以下代码来安装它们：

!pip install networkx
!pip install matplotlib

创建一个简单的多部分图

下面我们来创建一个简单的多部分图，用于展示一些数字。该多部分图由两个组成部分组成——即“Part A”和“Part B”。下面是实现方法和相应的代码：

创建一个空的有向图并设置其布局

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 设置布局
pos = {'Part A': (0, 0), 'Part B': (1, 0)}

添加节点和边以连接它们

# 添加节点
G.add_node('Part A', pos=(0, 0))
G.add_node('Part B', pos=(1, 0))
G.add_node('1', pos=(0, 1))
G.add_node('2', pos=(0, -1))
G.add_node('3', pos=(1, 1))
G.add_node('4', pos=(1, -1))

# 添加边
G.add_edge('Part A', '1')
G.add_edge('Part A', '2')
G.add_edge('Part B', '3')
G.add_edge('Part B', '4')

绘制图形

# 获取节点位置
node_pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')

# 获取标签
node_labels = {'Part A': 'Part A', 'Part B': 'Part B', '1': '1', '2': '2', '3': '3', '4': '4'}

# 绘制节点和边
nx.draw_networkx_nodes(G, node_pos, node_size=1000)
nx.draw_networkx_edges(G, node_pos, alpha=0.5)
nx.draw_networkx_labels(G, node_pos, labels=node_labels, font_size=16)

# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(8, 4))

# 显示图像
plt.axis('off')
plt.show()

输出结果如下：

可以看到，这是一个简单的多部分图，由两个组成部分组成：Part A和Part B。每个组成部分都包含两个数字。我们可以使用不同的颜色和样式来区分不同的部分。

呈现更正式的多部分图

我们还可以制作更正式的多部分图，在其中呈现更复杂的数据。下面是一个例子，其中包括三个组成部分，分别表示三个国家的基础设施。

创建一个空的有向图并设置其布局

# 创建一个空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 设置布局
pos = {'USA': (0, 0), 'China': (0, -2), 'Germany': (0, -4), 'Railways': (1, 0), 'Airports': (1, -2),
       'Water ports': (1, -4)}

添加节点和边以连接它们

# 添加节点
G.add_node('USA', pos=(0, 0))
G.add_node('China', pos=(0, -2))
G.add_node('Germany', pos=(0, -4))
G.add_node('Railways', pos=(1, 0))
G.add_node('Airports', pos=(1, -2))
G.add_node('Water ports', pos=(1, -4))

# 添加边
G.add_edge('USA', 'Railways')
G.add_edge('USA', 'Airports')
G.add_edge('USA', 'Water ports')
G.add_edge('China','Railways')
G.add_edge('China', 'Airports')
G.add_edge('China', 'Water ports')
G.add_edge('Germany', 'Railways')
G.add_edge('Germany', 'Airports')
G.add_edge('Germany', 'Water ports')

绘制图形

# 获取节点位置
node_pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')

# 获取标签
node_labels = {'USA': 'USA', 'China': 'China', 'Germany': 'Germany', 'Railways': 'Railways', 'Airports': 'Airports',
               'Water ports': 'Water ports'}

# 绘制节点和边
nx.draw_networkx_nodes(G, node_pos, node_size=1000)
nx.draw_networkx_edges(G, node_pos, alpha=0.5)
nx.draw_networkx_labels(G, node_pos, labels=node_labels, font_size=16)

# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 显示图像
plt.axis('off')
plt.show()

输出结果如下：

从上面的图像可以看出，在三个不同国家的基础设施中，每个部分分别包括铁路、机场和水上港口。我们可以根据需要更改标签和边的样式。

制作一个带有交互性的多部分图

最后，我们还可以制作一个带有交互性的多部分图，能够根据用户的需求或输入进行变动。例如，一个带有滑块的多部分图可以根据输入参数的大小进行调整。下面是如何制作一个带有滑块的交互式多部分图：

创建一个空的有向图并设置其布局

# 创建一个空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 设置布局
pos = {'Part A': (0, 0), 'Part B': (1, 0)}

# 添加节点
G.add_node('Part A', pos=(0, 0))
G.add_node('Part B', pos=(1, 0))

# 添加边
G.add_edge('Part A', 'Part B')

创建一个函数以便在交互时更改图形

def update_graph(num):
    # 添加节点
    if num == 0:
        G.add_node('1', pos=(0, 1))
        G.add_node('2', pos=(0, -1))
        G.add_edge('Part A', '1')
        G.add_edge('Part A', '2')
    elif num == 1:
        G.add_node('3', pos=(1, 1))
        G.add_node('4', pos=(1, -1))
        G.add_edge('Part B', '3')
        G.add_edge('Part B', '4')

    # 获取节点位置
    node_pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')

    # 获取标签
    node_labels = {'Part A': 'Part A', 'Part B': 'Part B', '1': '1', '2': '2', '3': '3', '4': '4'}

    # 绘制节点和边
    nx.draw_networkx_nodes(G, node_pos, node_size=500)
    nx.draw_networkx_edges(G, node_pos, alpha=0.5)
    nx.draw_networkx_labels(G, node_pos, labels=node_labels, font_size=12)

    # 显示图像
    plt.axis('off')

创建滑块并绘制图形

# 创建滑块
slider = widgets.IntSlider(min=0, max=1, value=0, description='Number', continuous_update=False)

# 创建输出
out = widgets.interactive_output(update_graph, {'num': slider})

# 绘制图形
display(slider, out)

从上述代码可以看出，滑块可以根据输入参数的值改变图形。在第一步中，我们创建了一个空的有向图并设置了其布局。在第二步中，我们定义了一个名称为“update_graph”的函数。函数接受一个参数“num”，这个参数通过滑块的值来决定，当滑块的值为0时，我们在左侧添加了节点“1”和“2”，并将其与“Part A”相连接。当滑块的值为1时，我们在右侧添加了节点“3”和“4”，并将其与“Part B”相连接。最后，我们在第三步中创建了滑块和输出，并将它们绘制在图形中。

结论

在本文中，我们通过使用Python的networkx和Matplotlib库制作了三个不同的多部分图。该方法通过简单的组成部分清晰地展示了复杂数据之间的联系，是数据可视化工具不可缺少的一部分。此外，我们还通过制作带有滑块的交互式多部分图，向大家展示了如何更改图形的视图并使其适用于不同的需求或参数输入。