Python NetworkX - 为什么图形总是随机旋转？

Question

如果我使用NetworkX和Matplotlib多次生成同一图形，则每次生成时都会随机旋转：

运行1：

运行2：

在不更改脚本或输入数据的情况下，每次生成图形时都会随机旋转。是否可能指定方向？

随着图形变得越来越密集（上面仅是样本，但最终我将拥有数千个节点和边），如果移动了图形图像，新添加的节点或边将很难看到。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from networkx.readwrite import json_graph
#
# The graph data is loaded from JSON
#
graph = json_graph.node_link_graph(input_json)
    pos = nx.spring_layout(graph)
    nx.draw(graph, pos, with_labels=True, node_size=300)
    edge_labels=dict([((u,v,),d['weight']) for u,v,d in graph.edges(data=True)])
    nx.draw_networkx_edge_labels(graph, pos, edge_labels=edge_labels)
    plt.savefig("test.png")

第二个不太重要的问题是为什么从R1到R2和从R1到R5的边/线如此之长？更新：我没有在JSON数据源中设置"length"属性。

- jwbensley

Answer 1

我刚刚发现，你可以修复随机生成图形的初始状态：只需给生成器提供种子，它就会始终生成相同的随机位置集。

random_pos = nx.random_layout(graph, seed=42)
pos = nx.spring_layout(graph, pos=random_pos)

- fabrizioM

Answer 2

从文档中可以看出：

spring_layout(G, dim=2, k=None, pos=None, fixed=None, iterations=50, weight='weight', scale=1.0)

pos : dict 或 None（可选，默认值为None）

节点的初始位置，以字典形式给出，其中节点作为键，列表或元组作为值。如果为None，则使用随机初始位置。

因此，如果您没有指定节点的初始位置，NetworkX将随机生成初始位置。

https://networkx.github.io/documentation/networkx-1.9/reference/generated/networkx.drawing.layout.spring_layout.html

- Andy

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那么这是否意味着我必须指定每个节点的确切位置？如果我知道这一点，我就不需要图形库了！ - jwbensley

您可以重复使用pos变量。spring_layout()返回位置，而您已经将它们存储在pos变量中。因此，第一次让NetworkX随机定位节点，然后将位置保存到文件并在下次显示图形时重用位置。 - Corentin Limier

你不必知道确切的位置，只需给算法一个起始点，它就可以优化布局。然而，networkX并不是主要用于图形库（虽然它也可以做到这一点），而是用于分析网络（例如社交网络）的工具。 - Andy

此外，这些节点需要被设置为固定值： fixed = ["R1", "R2", "R3", "R4", "R5"]; nx.spring_layout(graph, pos=positions_json, fixed=fixed) - jwbensley

Answer 3

该算法具有随机初始化 - 这在网络布局中非常标准。您将在任何图形库中遇到相同的问题。您可以通过两种方式在NetworkX中复制相同的布局：保存节点位置字典（例如作为json）并在每次要可视化时重新加载它，或者向布局算法传递种子：

seed（int、RandomState实例或None（默认值= None）可选）-设置用于确定性节点布局的随机状态。如果是int，则种子是随机数生成器使用的种子；如果是numpy.random.RandomState实例，则种子是随机数生成器；如果是None，则随机数生成器是由numpy.random使用的RandomState实例。

希望这能帮助您！

- Johannes Wachs