用Python绘制有向图，以显示所有边的方法

Question

我正在使用Python模拟在有向图上进行的过程。我希望能够生成这个过程的动画。

我遇到的问题是，大多数Python图形可视化库将成对的有向边组合成单个边。例如，NetworkX在显示以下图形时仅绘制两条边，而我希望将四条边分别显示：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt 

G = nx.MultiDiGraph()

G.add_edges_from([
    (1, 2),
    (2, 3),
    (3, 2),
    (2, 1),
])

plt.figure(figsize=(8,8))
nx.draw(G)

我希望能够展示类似于这样的内容，每个平行边都单独绘制：

这个问题 R reciprocal edges in igraph in R 似乎涉及到相同的问题，但那里的解决方案是针对R igraph库而不是Python库。

是否有一种简单的方法可以使用现有的Python图形可视化库来生成这种样式的图？如果它能支持多重图就更好了。

我接受调用外部程序来生成图像的解决方案。我想生成整个系列的动画帧，因此解决方案必须是自动化的。

- Josh Rosen

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相关：https://dev59.com/WGUp5IYBdhLWcg3wx5tu - 0 _

Answer 1

Graphviz工具似乎可以显示不同的边缘。

例如，给出以下内容：

digraph G {
  A -> B;
  A -> B;
  A -> B;
  B -> C;

  B -> A;
  C -> B;
}

转换为 点 会产生：

Graphviz的输入语言非常简单，因此您可以自己生成它，尽管搜索“python graphviz”会出现一些库，包括PyPI上的graphviz模块。

以下是使用graphviz模块生成上述图形的Python代码：

from graphviz import Digraph

dot = Digraph()
dot.node('A', 'A')
dot.node('B', 'B')
dot.node('C', 'C')
dot.edges(['AB', 'AB', 'AB', 'BC', 'BA', 'CB'])

print(dot.source)
dot.render(view=True)

- Laurence Gonsalves

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原文：It turns out that NetworkX can export .dot files using pydot or pygraphviz, so this works perfectly. Thanks!翻译：原来NetworkX可以使用pydot或pygraphviz导出.dot文件，所以这很完美地解决了问题。谢谢！ - Josh Rosen

两个链接都失效了@JoshRosen - alper

我遇到了以下错误：格式：“pdf”未被识别。请使用以下之一@Laurence Gonsalves - alper

@alper 我相信在构建时选择输出格式是可能的。您可能需要安装不同版本的Graphviz或自己构建。 - Laurence Gonsalves

Answer 2

也许我有点晚了，但我找到了另一个解决方案来解决你的问题。我发帖是为了如果有人有同样的问题，它可以有所帮助。

可以使用networkx和matplotlib绘制有向图，使边缘单独显示，方法是将参数connectionstyle传递给函数networkx.drawing.nx_pylab.draw：

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx


# create a directed multi-graph
G = nx.MultiDiGraph()
G.add_edges_from([
    (1, 2),
    (2, 3),
    (3, 2),
    (2, 1),
])
# plot the graph
plt.figure(figsize=(8,8))
nx.draw(G, connectionstyle='arc3, rad = 0.1')
plt.show()  # pause before exiting

这里是结果:

关于参数connectionstyle，请查看matplotlib.patches.ConnectionStyle的文档。

- AMangipinto

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这似乎会为仅连接单个有向边的顶点创建弧。有没有简单的解决方法？ - Mehdi Saffar

Answer 3

使用 NetworkX，一种可能的解决方法是避免文件 I/O 并使用通过 pydot 进行布局的点：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
from io import BytesIO

g = nx.dodecahedral_graph()
d = nx.drawing.nx_pydot.to_pydot(g)
    # `d` is a `pydot` graph object,
    # `dot` options can be easily set
    # attributes get converted from `networkx`,
    # use set methods to control
    # `dot` attributes after creation
png_str = d.create_png()
sio = BytesIO() # file-like string, appropriate for imread below
sio.write(png_str)
sio.seek(0)
img = mpimg.imread(sio)
imgplot = plt.imshow(img)
plt.show()  # added to make the script wait before exiting

关于为什么需要使用 seek(0)，请查看如何在Python中从字符串创建图像

如果在IPython (qt)控制台中，则上述内容将内联打印，并且更直接的方法是：

import networkx as nx
from IPython.display import Image

g = nx.dodecahedral_graph()
d = nx.drawing.nx_pydot.to_pydot(g)

png_str = d.create_png()
Image(data=png_str)

- 0 _

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这个例子需要更新：nx.to_pydot已经不再可用。相反，您应该pip install pydotplus，然后使用nx.drawing.nx_pydot.to_pydot。 - ogrisel

感谢您提出更新此示例的需求，我已经进行了更新。在上游的networkx中，pydotplus已经被还原为pydot，请参见此PR。 - 0 _

如果pydotplus未找到您的graphviz安装程序，它将抛出“InvocationException: GraphViz's executables not found”。解决方法是将其添加到当前执行的系统路径中，就像这样： import os然后 os.environ["PATH"] += r";C:\Anaconda\envs\testes\Library\bin\graphviz"，其中您应该替换存放graphviz可执行文件的文件夹。 - mvbentes

pydotplus是pydot的一个未维护的分支。pydot == 1.2.3只会在$PATH中查找GraphViz可执行文件，原因在于此问题和其中引用的问题所述。将相关路径添加到环境的$PATH变量中不是一种解决方法，而是声明GraphViz位置的正确方式。请考虑使用.bashrc或等效方式，而不是在运行时修改os.environ。 - 0 _

Answer 4

您可以通过使用Matplotlib接口来完成：

您可以通过使用Matplotlib接口来完成：

G=nx.MultiGraph ([(1, 2),
   (2, 3),
   (3, 2),
   (2, 1)])
pos = {1: (0.4,0.5), 2: (0.5,0.5), 3: (0.6,0.5)}
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color = 'k', node_size = 100, alpha = 1)
ax = plt.gca()
for e in G.edges:
    ax.annotate("",
                xy=pos[e[0]], xycoords='data',
                xytext=pos[e[1]], textcoords='data',
                arrowprops=dict(arrowstyle="->", color="0.5",
                                shrinkA=5, shrinkB=5,
                                patchA=None, patchB=None,
                                connectionstyle="arc3,rad=rrr".replace('rrr',str(2*(e[2]-0.5))
                                ),
                                ),
                )
plt.axis('off')
plt.show()

- Lee