Python和NetworkX实现的大型图形可视化

Question

Python和NetworkX实现的大型图形可视化

pythonvisualizationdata-visualizationnetworkx

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我在使用Python和networkx进行大规模图形可视化方面遇到了问题。我希望可视化的图是有向的，它具有215,000个边和顶点集大小。从文档（顶部链接）中可以看出，networkx支持使用matplotlib和GraphViz进行绘图。在matplotlib和networkx中，绘图的过程如下：

import 
networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
#Let g be a graph that I created
nx.draw(g)

在使用nx.draw(g)之后，我遇到了内存错误，通常之后您会执行plt.show()或者plt.[some_function]以便将文件保存为高效的格式等。

接下来我尝试了GraphViz。从维基百科页面可以得知，dot格式用于有向图，于是我创建了一个dot文件：

nx.write_dot(g, "g.dot")

这个方法很有效，我在当前目录下生成了一个12兆字节的dot文件。接下来，我运行了dot程序（graphviz的一部分），用来创建一个postscript文件：

dot -Tps g.dot -o g.ps

这减慢了我的电脑速度，需要运行几分钟，然后在终端中显示Killed。因此它永远无法执行... 在阅读 graphviz 的文档时，似乎只支持大型图形可视化的不定向图。

问题： 通过这两次不成功的尝试，有没有人能向我展示如何使用 Python 和 Networkx 可视化具有约 215,000 个顶点和 215,000 条边的大型图形？我怀疑，与 Graphviz 一样，我必须将其输出到一个中间格式（虽然这不会太难，但它不会像内置函数那样容易），然后使用另一个工具读取中间格式，再输出可视化结果。

所以，我正在寻找以下内容：

将网络x图形输出为中间格式
使用新的包/软件/工具（理想情况下是 Python-interactive）读取中间格式并可视化大型图形

如果你需要更多信息，请告诉我！

- CodeKingPlusPlus

1

想象一下，您成功地创建了这个大图的PostScript图像。您会怎么处理它呢？假设您花费10秒钟查看每个节点，那么检查整个图形将需要近25天的时间。我认为，与其显示整个图形（作为一个PostScript图像），您需要一些方法来“放大”感兴趣的子图。 - unutbu

2

我想了解一下我的图形是什么样子的。在我有了一个大致的概念之后，我将专注于子图、团、社区等方面... - CodeKingPlusPlus

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Vikram · Accepted Answer

 from matplotlib import pylab
 import networkx as nx

 def save_graph(graph,file_name):
    #initialze Figure
    plt.figure(num=None, figsize=(20, 20), dpi=80)
    plt.axis('off')
    fig = plt.figure(1)
    pos = nx.spring_layout(graph)
    nx.draw_networkx_nodes(graph,pos)
    nx.draw_networkx_edges(graph,pos)
    nx.draw_networkx_labels(graph,pos)

    cut = 1.00
    xmax = cut * max(xx for xx, yy in pos.values())
    ymax = cut * max(yy for xx, yy in pos.values())
    plt.xlim(0, xmax)
    plt.ylim(0, ymax)

    plt.savefig(file_name,bbox_inches="tight")
    pylab.close()
    del fig

#Assuming that the graph g has nodes and edges entered
save_graph(g,"my_graph.pdf")

#it can also be saved in .svg, .png. or .ps formats

这回答了你的第一个问题。Networkx没有缩放节点的功能。使用Gephi来实现这个功能。Gephi可以接受CSV格式的边列表并生成可交互式的可视化效果，在此过程中可以进行缩放操作。