绘图#

NetworkX提供了图形可视化的基本功能,但其主要目标是启用图形分析,而不是执行图形可视化。将来,图形可视化功能可能会从NetworkX中删除,或者仅作为附加包提供。

正确的图形可视化是困难的,我们强烈建议人们使用专门用于该任务的工具来可视化他们的图形。专用且功能齐全的图形可视化工具的显著示例有 CytoscapeGephiGraphviz 而且,为了 LaTeX 排版, PGF/TikZ . 要使用这些工具和其他类似工具,您应该将networkx图导出为这些工具可以读取的格式。例如,Cytoscape可以读取图形格式,因此, networkx.write_graphml(G, path) 可能是一个合适的选择。

有关此处提供的功能的更多信息,请访问

Mat普特利布#

用matplotlib绘制网络。

实例#

>>> G = nx.complete_graph(5)
>>> nx.draw(G)

另请参阅#

draw(G[, pos, ax])

用matplotlib绘制图g。

draw_networkx(G[, pos, arrows, with_labels])

使用matplotlib绘制图g。

draw_networkx_nodes(G, pos[, nodelist, ...])

绘制图G的节点。

draw_networkx_edges(G, pos[, edgelist, ...])

绘制图G的边。

draw_networkx_labels(G, pos[, labels, ...])

在图G上绘制节点标签。

draw_networkx_edge_labels(G, pos[, ...])

绘制边缘标签。

draw_circular(G, **kwargs)

画出图表 G 采用圆形布局。

draw_kamada_kawai(G, **kwargs)

画出图表 G 具有Kamada-Kawai强制导向布局。

draw_planar(G, **kwargs)

画一个平面网络x图 G 平面布局。

draw_random(G, **kwargs)

画出图表 G 有一个随机布局。

draw_spectral(G, **kwargs)

画出图表 G 采用光谱2D布局。

draw_spring(G, **kwargs)

画出图表 G 采用弹簧布局。

draw_shell(G[, nlist])

绘制网络X图 G 带外壳布局。

笔迹图(点)#

Pygraphviz Agraph类的接口。

实例#

>>> G = nx.complete_graph(5)
>>> A = nx.nx_agraph.to_agraph(G)
>>> H = nx.nx_agraph.from_agraph(A)

另请参阅#

from_agraph(A[, create_using])

从pygraphviz图返回networkx图或有向图。

to_agraph(N)

从networkx图n返回pygraphviz图。

write_dot(G, path)

将networkx graph g写入路径上的graphviz点格式。

read_dot(path)

从路径上的点文件返回networkx图。

graphviz_layout(G[, prog, root, args])

使用graphviz为g创建节点位置。

pygraphviz_layout(G[, prog, root, args])

使用graphviz为g创建节点位置。

带Pydot的Graphviz#

使用pydot以graphviz点格式导入和导出networkx图。

此模块或 nx_agraph 可用于与graphviz接口。

实例#

>>> G = nx.complete_graph(5)
>>> PG = nx.nx_pydot.to_pydot(G)
>>> H = nx.nx_pydot.from_pydot(PG)

另请参阅#

from_pydot(P)

从Pydot图返回NetworkX图。

to_pydot(N)

从networkx图n返回一个pydot图。

write_dot(G, path)

将networkx graph g写入路径上的graphviz点格式。

read_dot(path)

返回networkx MultiGraphMultiDiGraph 从具有传递路径的点文件。

graphviz_layout(G[, prog, root])

使用pydot和graphviz创建节点位置。

pydot_layout(G[, prog, root])

使用创建节点位置 pydot 和图形VIVIZ。

图形布局#

用于图形绘制的节点定位算法。

为了 random_layout() 可能产生的形状是一个正方形的边 [0、比例尺] (默认: [0, 1] 改变 center 按该数量移动布局。

对于其他布局例程,范围是 [center - scale, center + scale] (默认: [-1, 1] )

警告:大多数布局例程仅在二维中进行了测试。

bipartite_layout(G, nodes[, align, scale, ...])

将节点定位在两条直线上。

circular_layout(G[, scale, center, dim])

在圆上定位节点。

kamada_kawai_layout(G[, dist, pos, weight, ...])

使用Kamada Kawai路径长度成本函数定位节点。

planar_layout(G[, scale, center, dim])

定位没有边缘交点的节点。

random_layout(G[, center, dim, seed])

在单位正方形内均匀随机定位节点。

rescale_layout(pos[, scale])

将缩放位置数组返回到所有轴中的(-scale,scale)。

rescale_layout_dict(pos[, scale])

返回节点键控的缩放位置字典

shell_layout(G[, nlist, rotate, scale, ...])

将节点定位在同心圆中。

spring_layout(G[, k, pos, fixed, ...])

使用Fruchterman-Reingold力定向算法定位节点。

spectral_layout(G[, weight, scale, center, dim])

使用图拉普拉斯的特征向量定位节点。

spiral_layout(G[, scale, center, dim, ...])

在螺旋布局中定位节点。

multipartite_layout(G[, subset_key, align, ...])

在直线层中定位节点。