节点大小取决于 NetworkX 上的节点度数

Posted 2023-02-16

【中文标题】节点大小取决于 NetworkX 上的节点度数

【英文标题】：Node size dependent on the node degree on NetworkX

【发布时间】：2013-05-10 03:10:50

【问题描述】：

我以 .json 文件的形式将我的 Facebook 数据导入我的计算机。数据格式为：

"nodes":["name":"Alan","name":"Bob"],"links":["source":0,"target:1"]

然后，我使用这个函数：

def parse_graph(filename):
"""
Returns networkx graph object of facebook
social network in json format
"""
G = nx.Graph()
json_data=open(filename)
data = json.load(json_data)
# The nodes represent the names of the respective people
# See networkx documentation for information on add_* functions
G.add_nodes_from([n['name'] for n in data['nodes']])
G.add_edges_from([(data['nodes'][e['source']]['name'],data['nodes'][e['target']]['name']) for e in data['links']])
json_data.close()
return G

启用此 .json 文件以在 NetworkX 上使用图形。如果我找到节点的度数，我知道如何使用的唯一方法是：

degree = nx.degree(p)

p 是我所有朋友的图表。现在，我想绘制图形，使节点的大小与该节点的度数相同。我该怎么做？

使用：

nx.draw(G,node_size=degree)

没有用，我想不出其他方法。

【参考方案1】：

使用 networkx 2.x 的更新

API 已从 v1.x 更改为 v2.x。根据documentation，networkx.degree 不再返回 dict，而是返回 DegreeView 对象。

有一个从 1.x 迁移到 2.x 的指南here。

在这种情况下，它基本上归结为使用dict(g.degree) 而不是d = nx.degree(g)。

更新后的代码如下所示：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.Graph()
g.add_edges_from([(1,2), (2,3), (2,4), (3,4)])

d = dict(g.degree)

nx.draw(g, nodelist=d.keys(), node_size=[v * 100 for v in d.values()])
plt.show()

---

nx.degree(p) 返回一个字典，而 node_size keywod argument 需要一个标量或大小数组。您可以像这样使用 dict nx.degree 返回：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.Graph()
g.add_edges_from([(1,2), (2,3), (2,4), (3,4)])

d = nx.degree(g)

nx.draw(g, nodelist=d.keys(), node_size=[v * 100 for v in d.values()])
plt.show()

【讨论】：

很好的答案！正如我在下面提到的，如果数据具有用户想要显示的零度节点，则节点大小应该添加一些值，例如：[(v+1) * 100 for v in d.values()]，以便显示零度节点。

第一个代码段打印在节点@miles82 内没有任何字符串

【参考方案2】：

@miles82 提供了一个很好的答案。但是，如果您已经使用 G.add_nodes_from(nodes) 之类的方式将节点添加到图表中，那么我发现 d = nx.degree(G) 可能不会以与节点相同的顺序返回度数。

在上一个答案的基础上，您可以稍微修改解决方案以确保度数的顺序正确：

d = nx.degree(G)
d = [(d[node]+1) * 20 for node in G.nodes()]

注意d[node]+1，它将确保将零度节点添加到图表中。

【讨论】：

你没有检查过G.nodes() 是否总是以一个顺序返回节点吗？在这种情况下，最终代码将类似于 degrees = nx.degree(G) nx.draw(g, nodelist=G.nodes(), node_size=[(degrees[v] + 1) * 100 for v in G.nodes()]) `

这很好，应该是公认的答案！

这个答案对我有用。 @miles82 的回答给了我 'dict_keys' object has no attribute 'index' 错误。使用d = [(d[node]+1) * 100 for node in G.nodes()] 生成与@miles82 答案相同的图表。

【参考方案3】：

如果你仍然得到 'DiDegreeView' 对象的其他方法没有属性 'keys'

1)你可以先得到每个节点的度数作为一个元组列表

2)从元组的第一个值构建节点列表，从元组的第二个值构建度列表。

3)最后用你创建的节点列表和你创建的度数列表绘制网络

代码如下：

    list_degree=list(G.degree()) #this will return a list of tuples each tuple is(node,deg)
    nodes , degree = map(list, zip(*list_degree)) #build a node list and corresponding degree list
    plt.figure(figsize=(20,10))
    nx.draw(G, nodelist=nodes, node_size=[(v * 5)+1 for v in degree])
    plt.show() #ploting the graph