让networkx绘图更美观

Question

我需要使用以下数据构建一个良好的网络：

result_set = {('name1', 'job1'), ('name2', 'job2'), ('name3', 'job3'), ('name4', 'job4'), ('name5', 'job5'), ('name6', 'job6'), ('name7', 'job7'), ('name8', 'job8'), ('name9', 'job3'), ('name10', 'job6'), ('name11', 'job3'), ('name12', 'job1'), ('name13', 'job5'), ('name14', 'job9'), ('name15', 'job10'), ('name16', 'job6'), ('name17', 'job7'), ('name18', 'job11'), ('name19', 'job12'), ('name20', 'job13'), ('name21', 'job7'), ('name22', 'job14'), ('name23', 'job15'), ('name24', 'job7'), ('name25', 'job14'), ('name26', 'job9'), ('name27', 'job3'), ('name28', 'job16'), ('name29', 'job16'), ('name30', 'job1'), ('name31', 'job10'), ('name32', 'job9'), ('name33', 'job12'), ('name34', 'job5'), ('name35', 'job7'), ('name36', 'job3'), ('name37', 'job17'), ('name38', 'job3'), ('name39', 'job18'), ('name40', 'job16 / job3'), ('name41', 'Il Foglio'), ('name42', 'job7'), ('name43', 'job19'), ('name44', 'job9'), ('name45', 'job20'), ('name46', 'job18'), ('name47', 'job21')}

名称是唯一的，但工作不是，正如您所看到的。因此，我想构建一个可以按职位显示名称集群的网络。

我使用以下代码完成了此操作，但我遇到了一些问题，无法以漂亮的格式进行可视化，而不会重叠标签并根据程度更改节点大小。

我的代码如下：

result = zip(names, jobs)

# Converting itertor to set
result_set = set(result)
print(result_set)


G = nx.Graph()
for node_tuple in result_set:
        G.add_edges_from(result_set) # edited after comment
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

您能看一下它并告诉我如何相应地更改它，以使它更易读，并根据节点的度数显示节点吗？

建议和评论总是受欢迎的。

- user8708316

Answer 1

您可以在nx.drawing.layout中使用networkx实现的众多布局算法，以便将节点定位到使网络可视化更容易的位置。您可以通过将k设置为适当的值来进一步调整节点之间的距离。

此外，您可以通过从Graph.degree构建字典，并根据需要将node_size设置为相应大小并应用乘法因子进行缩放，使节点大小与度成比例。以下是使用spring_layout的示例：

from pylab import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = 14, 10
pos = nx.spring_layout(G, scale=20, k=3/np.sqrt(G.order()))
d = dict(G.degree)
nx.draw(G, pos, node_color='lightblue', 
        with_labels=True, 
        nodelist=d, 
        node_size=[d[k]*300 for k in d])

您还可以使用node_color参数自定义节点颜色，根据节点是作业（job）还是名称（name）来设置颜色（我猜这不是真实情况，但它给出了如何进行的想法）：

rcParams['figure.figsize'] = 14, 10
pos = nx.spring_layout(G, scale=20, k=3/np.sqrt(G.order()))
colors = [['lightgrey', 'lightblue'][node.startswith('job')] 
          for node in G.nodes()]
d = dict(G.degree)
nx.draw(G, pos, 
        with_labels=True, 
        nodelist=d, 
        node_size=[d[k]*300 for k in d],
        node_color=colors)

- yatu