当networkx中有数百个节点时，如何避免重叠？

Question

我有2000个以上的节点和900多个边，但当我尝试在networkx中制作图形时，发现所有节点都挤在一起了。我尝试修改属性值，例如缩放、k等，但它们似乎没有用处，因为有数百个带标签的节点，这意味着我不能选择小节点的大小。我想知道是否有方法可以扩展画布或其他方法来增加节点之间的距离，避免重叠，以便我可以清楚地看到每个节点及其标签。

谢谢

- lukas

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评论（最初由@PavloMuts作为答案发布）：已经有一些关于类似问题的讨论了。您可以在此处查看它们：链接。 - ImportanceOfBeingErnest

非常感谢！通过改变参数如alpha、nodesize和k，确实帮了很多忙，尽管我还不能完美地进行图形绘制。这真的是一件困难的事情。 - lukas

还有一些其他的可视化包可以尝试。如果你想严格使用Python，我可能会推荐plotly Dash Cytoscape包。 - CJ Sullivan

关于您的问题，以下是一个相关的主题：这里有一篇出版物（https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1007244），可能对您在可视化数据方面提供指导。您甚至可能不需要绘制每个节点，或者可以更加深思熟虑地绘制图表（例如，将相似的节点聚合在一起，以便更容易地进行可视化）。 - Eric Leung

Answer 1

你可以使用plotly的交互式图表来绘制如此大量的节点和边。你可以更改每个属性，如画布大小等，并通过缩放和其他操作更轻松地可视化它。
示例：
导入plotly

import plotly.graph_objects as go

import networkx as nx

将边缘作为单个轨迹中的断开线条添加，并将节点作为散点轨迹。

G = nx.random_geometric_graph(200, 0.125)
edge_x = []
edge_y = []
for edge in G.edges():
    x0, y0 = G.nodes[edge[0]]['pos']
    x1, y1 = G.nodes[edge[1]]['pos']
    edge_x.append(x0)
    edge_x.append(x1)
    edge_x.append(None)
    edge_y.append(y0)
    edge_y.append(y1)
    edge_y.append(None)

edge_trace = go.Scatter(
    x=edge_x, y=edge_y,
    line=dict(width=0.5, color='#888'),
    hoverinfo='none',
    mode='lines')

node_x = []
node_y = []
for node in G.nodes():
    x, y = G.nodes[node]['pos']
    node_x.append(x)
    node_y.append(y)

node_trace = go.Scatter(
    x=node_x, y=node_y,
    mode='markers',
    hoverinfo='text',
    marker=dict(
        showscale=True,
        # colorscale options
        #'Greys' | 'YlGnBu' | 'Greens' | 'YlOrRd' | 'Bluered' | 'RdBu' |
        #'Reds' | 'Blues' | 'Picnic' | 'Rainbow' | 'Portland' | 'Jet' |
        #'Hot' | 'Blackbody' | 'Earth' | 'Electric' | 'Viridis' |
        colorscale='YlGnBu',
        reversescale=True,
        color=[],
        size=10,
        colorbar=dict(
            thickness=15,
            title='Node Connections',
            xanchor='left',
            titleside='right'
        ),
        line_width=2))

根据连接数量对节点进行着色。

另一个选择是根据连接数量调整节点的大小，即node_trace.marker.size = node_adjacencies。

node_adjacencies = []
node_text = []
for node, adjacencies in enumerate(G.adjacency()):
    node_adjacencies.append(len(adjacencies[1]))
    node_text.append('# of connections: '+str(len(adjacencies[1])))

node_trace.marker.color = node_adjacencies
node_trace.text = node_text

创建网络图

fig = go.Figure(data=[edge_trace, node_trace],
             layout=go.Layout(
                title='<br>Network graph made with Python',
                titlefont_size=16,
                showlegend=False,
                hovermode='closest',
                margin=dict(b=20,l=5,r=5,t=40),
                annotations=[ dict(
                    text="Python code: <a href='https://plotly.com/ipython-notebooks/network-graphs/'> https://plotly.com/ipython-notebooks/network-graphs/</a>",
                    showarrow=False,
                    xref="paper", yref="paper",
                    x=0.005, y=-0.002 ) ],
                xaxis=dict(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False),
                yaxis=dict(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False))
                )
fig.show()

你可以在互联网上获取有关Plotly的更多详细信息。 查看文档：https://plotly.com/python/network-graphs/

- Suryaveer Singh

Answer 2

当我遇到同样的问题时，我确定了我的节点位置，并将它们作为输入从CSV文件提供给networkx：

f1 = csv.reader(open('nodes-C4-final.csv','r'),delimiter="\t")
for row in f1:
    G.add_node(row[0], label=row[1], weight = float(row[3]), pos =(float(row[4]),float(row[5])))

- Hamidreza