使用 PyGraphviz 绘制有关图形\节点的更多信息

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用 PyGraphviz 绘制有关图形\\节点的更多信息

【英文标题】：Draw more information on graph\nodes using PyGraphviz使用 PyGraphviz 绘制有关图形\节点的更多信息

【发布时间】：2013-02-27 00:28:07

【问题描述】：

我想创建一个图表并绘制它，到目前为止一切都很好，但问题是我想在每个节点上绘制更多信息。 我看到我可以将属性保存到节点\边缘，但是如何绘制属性？ 我正在使用 PyGraphviz，女巫使用 Graphviz。

【参考方案1】：

您只能将supported attributes 添加到节点和边。这些属性对 GrpahViz 具有特定的含义。

要显示有关边或节点的额外信息，请使用label 属性。

【参考方案2】：

一个例子是

import pygraphviz as pgv
from pygraphviz import *
G=pgv.AGraph()
ndlist = [1,2,3]
for node in ndlist:
    label = "Label #" + str(node)
    G.add_node(node, label=label)
G.layout()
G.draw('example.png', format='png')

但请确保您明确添加属性 label 以获得额外信息，以显示 Martin 提到的 https://***.com/a/15456323/1601580。

【讨论】：

请注意，对于尝试重复使用此答案的任何人，您必须将要显示的属性命名为“标签”。

【参考方案3】：

如果你已经有一个带有一些属性的图表，你可以使用这个：

def draw_nx_with_pygraphviz_attribtes_as_labels(g, attribute_name, path2file=None):
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.image as mpimg

    # https://***.com/questions/15345192/draw-more-information-on-graph-nodes-using-pygraphviz

    if path2file is None:
        path2file = './example.png'
        path2file = Path(path2file).expanduser()

    g = nx.nx_agraph.to_agraph(g)
    # to label in pygrapviz make sure to have the AGraph obj have the label attribute set on the nodes
    g = str(g)
    g = g.replace(attribute_name, 'label')  # it only
    print(g)
    g = pgv.AGraph(g)
    g.layout()
    g.draw(path2file)

    # https://***.com/questions/20597088/display-a-png-image-from-python-on-mint-15-linux
    img = mpimg.imread(path2file)
    plt.imshow(img)
    plt.show()

    # remove file https://***.com/questions/6996603/how-to-delete-a-file-or-folder
    path2file.unlink()

# -- tests

def test_draw():
    # import pylab
    import networkx as nx
    g = nx.Graph()
    g.add_node('Golf', size='small')
    g.add_node('Hummer', size='huge')
    g.add_node('Soccer', size='huge')
    g.add_edge('Golf', 'Hummer')
    draw_nx_with_pygraphviz_attribtes_as_labels(g, attribute_name='size')

if __name__ == '__main__':
    test_draw()

结果：

特别注意这两个巨大的并没有成为一个自循环，它们是两个不同的节点（例如，两个运动可以是巨大的，但它们不是同一个运动/实体）。

相关但与 nx 绘图：Plotting networkx graph with node labels defaulting to node name