如何在Python中重塑networkx图形？

前言介绍

Networkx是Python库中用于图形操作的复杂网络库，它可以与Matplotlib可视化库一起使用以便数据可视化。我们在处理数据的同时也需要对于图形进行更好的掌控，这时候就需要对图形进行重塑。在本篇文章中，我们将针对Python中的networkx库进行讲解，介绍如何在Python中对其图形进行重塑。

matplotlib可视化

使用networkx库进行数据处理，目的很大一部分是为了数据的可视化处理。matplotlib库是Python的二维绘图库，它可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式交互式环境的出版物质量图形。它还能满足多种输出格式的需求，并且可以与许多其他库配合使用，如图像、数据生成器等等。使用matplotlib库可以方便在Python中控制图形大小，颜色及线的类型等等属性。下面给出一个简单的例子帮助读者更好地了解matplotlib库以及其用途。

import matplotlib.pyplot as plt

# Data 
x = [1,2,3,4,5]
y = [2,4,3,1,3]

# Create plot 
plt.plot(x, y)

# Show plot 
plt.show()

在上面的代码中，如我们所见，我们引用了matplotlib库，并选择使用其中的pyplot模块。创建了一个简单的线性图，并通过show()函数进行显示。这是一个十分简单的示例，但我们可以在此基础上控制图像中的其他属性。下面将演示如何在Python中使用networkx库对图形进行重塑。

指定边的方向

在处理networkx创建的图的时候，有时候我们需要指定边的方向。例如，在社交网络中，我们需要指定A用户和B用户之间的好友关系，这种关系可以被定义为从A用户到B用户，但是又不能被定义为双向的。此时，我们需要指定边的方向。下面的例子展示了如何在Python中创建带有指定边缘的图形。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G=nx.DiGraph() # 带有方向的图形
# 添加节点
G.add_node("A")
G.add_node("B")

# 添加带方向的边
G.add_edge("A", "B")

# 绘制图形
nx.draw(G, with_labels=True)

# 显示图形
plt.show()

这段代码的输出是一张带有指定方向边的图形。

第一次进入图

在网络领域，我们常用的概念是与网络的跳数相关的，跳数直接指从源节点到目标节点的最小跳数。这是一个值得深入了解的概念，因为最小跳数可以衡量两个节点之间的影响力。例如，在社交网络中，我们算法的目标是查找连接的人数，我们只有在有限的数据处理下才能够查找目标的影响力。下面的代码展示了如何在Python中创建一个随机图形，并在该图形上使用BFS算法寻找到连接两种节点的最小跳数。

import networkx as nx
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个带有十个节点的网络图
G = nx.Graph()

for i in range(10):
    G.add_node(str(i))

# 添加连接在一起的边
for i in range(10):
    for j in range(i+1, 10):
        if random.random() >0.5:
            G.add_edge(str(i), str(j))

# 使用BFS寻找跳数
source = "0"
target = "9"
hop = nx.shortest_path_length(G, source=source, target=target)

# 绘制图形
nx.draw(G, with_labels=True)

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们创建了一个带有10个节点的随机图形，并使用BFS算法找到从源节点”0″到目标节点”9″的最小跳数。最后使用Matplotlib将图形进行可视化绘制。

更改节点之间的距离

在networkx库的图形中，默认情况下节点是严格水平排列的。但是，对于更复杂的情况，我们可能需要控制节点之间的距离来更好地表示数据。下面的代码展示了在Python中如何控制节点之间的距离。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建有向图形
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
for i in range(5):
    G.add_node(str(i))

# 添加不带方向的边缘
G.add_edges_from([('0', '1'), ('1', '2'), ('2', '3'), ('3', '4'), ('4', '0')])

# 通过修改节点之间的距离来更改图形的形状
pos = {
    '0': (0, 0), 
    '1': (2, 0), 
    '2': (4, 0), 
    '3': (6, 0), 
    '4': (8, 0)
}

# 绘制图形
nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True)

# 显示图形
plt.show()

在上面的示例代码中，我们创建了一个有向图，然后通过修改节点之间的距离更改了图形的形状，并最终将其绘制到屏幕上。

更改节点的形状和颜色

networkx库中的节点可以通过NodeShape和NodeColor属性进行修改。NodeColor定义了节点的填充如何着色，而NodeShape定义了节点形状。下面的示例展示了在Python中如何更改节点的颜色和形状。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图形
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4])

# 添加边缘
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(4, 3)

# 更改节点颜色和大小
color_map = {1: 'red', 2: 'green', 3: 'blue', 4: 'yellow'}
size_map = {1: 500, 2: 1000, 3: 1500, 4: 2000}

# 绘制图形
nx.draw(G, node_color=[color_map[node] for node in G.nodes()], node_size=[size_map[node] for node in G.nodes()])

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们创建了一个未带有方向的图，然后根据节点数和其他属性进行了节点的颜色和大小的修改，最后绘制图形展示。