使用 NetworkX 和 Matplotlib 动画网络增长

Posted 2023-02-23

【中文标题】使用 NetworkX 和 Matplotlib 动画网络增长

【英文标题】：Animating Network Growth with NetworkX and Matplotlib

【发布时间】：2012-11-06 09:35:56

【问题描述】：

我想制作一个随时间增长的图表。

这是我目前所拥有的：

fig = plt.figure()
ims = []
graph = nx.Graph()
for i in range(50):
    // Code to modify Graph
    nx.draw(graph, pos=nx.get_node_attributes(graph,'Position'))
    im = plt.draw()
    self.ims.append([im])
ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=50, blit=True,repeat_delay=1000)
ani.save('dynamic_images.mp4')
plt.show()

但是，我收到以下错误消息：

 File "main.py", line 204, in <module>
    repeat_delay=1000)
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/animation.py", line 356, in __init__
    TimedAnimation.__init__(self, fig, *args, **kwargs)
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/animation.py", line 304, in __init__
    Animation.__init__(self, fig, event_source=event_source, *args, **kwargs)
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/animation.py", line 53, in __init__
    self._init_draw()
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/animation.py", line 363, in _init_draw
    artist.set_visible(False)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'set_visible'
nicomoto@nicomoto-VirtualBox:~/Desktop/CS8903-SpecialProblem/Code/

我想要的是一个动画，你可以在其中看到图形的增长。我可以在每个阶段保存图表，也许可以在 matplotlib 之外创建动画，但是有什么办法让它像这样工作吗？

【问题讨论】：

你的后端是什么？我遇到了一些后端的动画问题。你能运行matplotlib的basic_example.py吗？

是的，这对我来说非常适合。至于后端，我只是在ubuntu，python 2.7，numpy，scipy，networkx和matplotlib上......都是最近几天安装的，所以它们是最新版本......我基本上是个学生，正在尝试一些实验，对这些图表进行动画处理真的很有帮助，所以我可以看到它们是如何成长的！

我对networkx不熟悉。也许问题是ArtistAnimation 需要一个 matplotlib 艺术家而不是一个 nx 对象？

更新了我的答案，希望对你有帮助。

【参考方案1】：

经过审查，该代码与我想象的这个问题的相关性并不高。但是，我可以使用this SO answer 和this SO answer 为您拼凑出答案。下面的代码将创建一个图形，向其中添加 50 个随机节点和 50 个随机边，并在添加每个节点和边后显示图形的图像。代码中的一些关键更改：

此代码基于使用 pylab.ion()（有关详细信息，请参阅 here）。 您的代码尝试使用一个图形并更改其中的图像。此代码为每一帧创建一个新图形。 此代码不会写入 .mp4。如果您确实需要这样做，我建议您在渲染时将这些数字写入 .png 文件，然后再转换为 mp4。 请注意，此代码使用matplotlib.pyplot.pause() 而不是time.sleep()。如果您使用time.sleep()，这些数字将不会呈现。

祝你好运！

import random
import pylab
from matplotlib.pyplot import pause
import networkx as nx
pylab.ion()

graph = nx.Graph()
node_number = 0
graph.add_node(node_number, Position=(random.randrange(0, 100), random.randrange(0, 100)))

def get_fig():
    global node_number
    node_number += 1
    graph.add_node(node_number, Position=(random.randrange(0, 100), random.randrange(0, 100)))
    graph.add_edge(node_number, random.choice(graph.nodes()))
    fig = pylab.figure()
    nx.draw(graph, pos=nx.get_node_attributes(graph,'Position'))
    return fig

num_plots = 50;
pylab.show()

for i in range(num_plots):

    fig = get_fig()
    fig.canvas.draw()
    pylab.draw()
    pause(2)
    pylab.close(fig)

【讨论】：

很抱歉耽搁了，不管怎样，你的建议让我想到了，这是我首先做的，我绘制了图表并存储了单独的 png，然后在外面将它们拼接在一起......我也用 ion 做了一个实现，唯一的问题是我不能将这些保存为 gif 文件，但它很酷，因为你可以看到运行时的变化

谢谢！我打算尝试使用 matplotlib.animation.FuncAnimation 的替代解决方案（有关更多信息，请参阅matplotlib.org/api/animation_api.html），但我只是没有时间。

@Skyler 这段代码已经很老了，库已经进化了。一个简单的解决方法是使用random.choice(list(graph.nodes())) 而不是random.choice(graph.nodes())。我刚刚添加了一个新的答案，说明代码现在的样子。

【参考方案2】：

brtlance 的改进版本。希望它会有所帮助。它会显示动画，但不会显示一张接一张的照片。

还是不知道题主如何 Animate drawing networkx edges 利用matplotlib的动画

#!/usr/bin/env python
import random
import pylab
from matplotlib.pyplot import pause
import networkx as nx
pylab.ion()

graph = nx.Graph()
node_number = 0
graph.add_node(node_number, Position=(random.randrange(0, 100), random.randrange(0, 100)))

def get_fig():
    global node_number
    node_number += 1
    graph.add_node(node_number, Position=(random.randrange(0, 100), random.randrange(0, 100)))
    graph.add_edge(node_number, random.choice(graph.nodes()))
    nx.draw(graph, pos=nx.get_node_attributes(graph,'Position'))

num_plots = 50;
pylab.show()

for i in range(num_plots):

    get_fig()
    pylab.draw()
    pause(2)

【讨论】：

正是我想要的。一幅画到另一幅画之间的过渡很好。减少暂停可以提供流畅的动画。谢谢。 :)

【参考方案3】：

由于现有答案已经很老了，这里有一个版本的代码在当前版本的 matplotlib 和 networkx 下的样子。

import random
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

graph = nx.Graph()
num_plots = 50
for node_number in range(num_plots):
    graph.add_node(node_number, Position=(random.randrange(0, 100), random.randrange(0, 100)))
    graph.add_edge(node_number, random.choice(list(graph.nodes())))
    nx.draw(graph, pos=nx.get_node_attributes(graph,'Position'))
    plt.pause(0.5)