如何在NetworkX中为节点设置颜色？

Question

我创建了图表，目前一切看起来都很好，但是我想在创建后更新节点的颜色。

我的目标是可视化深度优先搜索，我将首先显示初始图形，然后随着 DFS 解决问题，逐步着色节点。

如果有人感兴趣，示例代码可在 Github 上找到。

- Gokhan Arik

Answer 1

你只需要指定一个颜色映射，将每个节点映射到一个颜色并将其发送给nx.draw函数。为了澄清，对于20个节点，我想将前10个着色为蓝色，其余的着色为绿色。代码如下：

G = nx.erdos_renyi_graph(20, 0.1)
color_map = []
for node in G:
    if node < 10:
        color_map.append('blue')
    else: 
        color_map.append('green')      
nx.draw(G, node_color=color_map, with_labels=True)
plt.show()

你可以在附加的图片中找到这个图表：。

- Abdallah Sobehy

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我们如何处理重复项？如果有重复项，则它们会自动从图形中删除，但值仍然会继续添加到color_map中。 - Harsha Reddy

我在Stack Overflow上发布了一个答案（https://stackoverflow.com/a/59473049/1904943），关于如何从Pandas数据框创建一个NetworkX有向图，并根据数据框列对节点进行着色。 - Victoria Stuart

你是指节点ID吗？不重要，仍然可以工作。 - Abdallah Sobehy

我正在尝试在这里使用相同的方法，但由于我的一些边是双向的，所以我收到了这个错误信息：ValueError：“c”参数有105个元素，与大小为66的“x”和“y”不一致。在networkx中是否有任何解决方法？ - Ash

Answer 2

参考node_color参数：

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, node_color='#00b4d9')

- Montenegrodr

Answer 3

这个问题之前已经有了答案，但您也可以这样做：

# define color map. user_node = red, book_nodes = green
color_map = ['red' if node == user_id else 'green' for node in G]        
graph = nx.draw_networkx(G,pos, node_color=color_map) # node lables

- Qasim Wani

Answer 4

在我的情况下，我有两组节点（from sklearn.model_selection import train_test_split）。我想改变每个组的颜色（默认颜色非常糟糕！）。花了一些时间才找到如何更改它，但是Tensor基于Numpy，而Matplotlib是networkx库的核心。因此...

test=data.y
test=test.numpy()
test=test.astype(np.str_)
test[test == '0'] = '#C6442A'
test[test == '1'] = '#9E2AC6'

nx.draw(G, with_labels=True, node_color=test, node_size=400, font_color='whitesmoke')

简而言之：将Tensor转换为字符串类型的numpy数组，查找最佳的HTML十六进制颜色代码（https://htmlcolorcodes.com/），然后你就可以开始了！

- José Miguel Rego Terol

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data.y是什么？ - undefined