Pythonでnetworkxを使用して有向グラフを描画する方法

グラフにマップするスクリプトからのノードがいくつかあります。以下では、AからDに移動するためにArrowを使用したいと思います。おそらく、エッジも色付けされます（赤または何か）。

これは基本的に、他のすべてのノードが存在する場合のAからDへのパスのようなものです。各ノードを都市として想像でき、AからDへの移動には方向（矢印付き）が必要です。

以下のこのコードはグラフを作成します

import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()
G.add_edges_from(
    [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'F'),
     ('B', 'H'), ('B', 'G'), ('B', 'F'), ('C', 'G')])

val_map = {'A': 1.0,
           'D': 0.5714285714285714,
           'H': 0.0}

values = [val_map.get(node, 0.25) for node in G.nodes()]

nx.draw(G, cmap = plt.get_cmap('jet'), node_color = values)
plt.show()

画像のようなものが欲しいです。

最初の画像の矢印の頭と2番目の画像への赤色のエッジ。

赤いエッジのみに矢印が付いた完全に肉付けされた例：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(
    [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'F'),
     ('B', 'H'), ('B', 'G'), ('B', 'F'), ('C', 'G')])

val_map = {'A': 1.0,
           'D': 0.5714285714285714,
           'H': 0.0}

values = [val_map.get(node, 0.25) for node in G.nodes()]

# Specify the edges you want here
red_edges = [('A', 'C'), ('E', 'C')]
edge_colours = ['black' if not edge in red_edges else 'red'
                for edge in G.edges()]
black_edges = [edge for edge in G.edges() if edge not in red_edges]

# Need to create a layout when doing
# separate calls to draw nodes and edges
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, cmap=plt.get_cmap('jet'), 
                       node_color = values, node_size = 500)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=red_edges, edge_color='r', arrows=True)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=black_edges, arrows=False)
plt.show()

私はこれを完全にするために入れました。mariusとmdmlから多くのことを学びました。ここにエッジの重みがあります。矢印については申し訳ありません。仕方がないと言っているのは私だけではないようです。これをipythonノートブックでレンダリングできなかったため、エッジウェイトを早く取得するのに問題があったpythonから直接移動する必要がありました。

import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab

G = nx.DiGraph()

G.add_edges_from([('A', 'B'),('C','D'),('G','D')], weight=1)
G.add_edges_from([('D','A'),('D','E'),('B','D'),('D','E')], weight=2)
G.add_edges_from([('B','C'),('E','F')], weight=3)
G.add_edges_from([('C','F')], weight=4)


val_map = {'A': 1.0,
                   'D': 0.5714285714285714,
                              'H': 0.0}

values = [val_map.get(node, 0.45) for node in G.nodes()]
edge_labels=dict([((u,v,),d['weight'])
                 for u,v,d in G.edges(data=True)])
red_edges = [('C','D'),('D','A')]
edge_colors = ['black' if not edge in red_edges else 'red' for edge in G.edges()]

pos=nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,edge_labels=edge_labels)
nx.draw(G,pos, node_color = values, node_size=1500,edge_color=edge_colors,edge_cmap=plt.cm.Reds)
pylab.show()

通常のnx.drawの代わりに使用したい場合があります：

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

例えば：

nx.draw_networkx(G, arrows=True, **options)

次のように**変数を初期化することでオプションを追加できます。

options = {
    'node_color': 'blue',
    'node_size': 100,
    'width': 3,
    'arrowstyle': '-|>',
    'arrowsize': 12,
}

また、一部の関数directed=True parameter は、この場合、この状態がデフォルトです。

G = nx.DiGraph(directed=True)

networkxリファレンスはここにあります。

グラフの代わりに有向グラフを使用する必要があります。

G = nx.DiGraph()

次に、使用するエッジの色のリストを作成し、それらに渡しますnx.draw（@Mariusで示されています）。

これをすべてまとめると、以下の画像が表示されます。それでも、あなたが示す他の画像はそれほどではありませんが（エッジウェイトの出所がわかりません）、かなり接近しています！出力グラフの外観をより詳細に制御したい場合（たとえば、矢印のように見える矢印を取得する場合）は、GraphvizでNetworkXをチェックしてみます。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.DiGraph()
g.add_nodes_from([1,2,3,4,5])
g.add_edge(1,2)
g.add_edge(4,2)
g.add_edge(3,5)
g.add_edge(2,3)
g.add_edge(5,4)

nx.draw(g,with_labels=True)
plt.draw()
plt.show()

これは、networkxを使用してpython 3.xを使用して有向グラフを描画する簡単な方法です。単純な表現で、変更や色付けなどができます。ここで生成されたグラフを参照してください。

注：これは単なる単純な表現です。加重エッジは次のように追加できます

g.add_edges_from([(1,2),(2,5)], weight=2)

したがって、再びプロットされます。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()
G.add_node("A")
G.add_node("B")
G.add_node("C")
G.add_node("D")
G.add_node("E")
G.add_node("F")
G.add_node("G")
G.add_edge("A","B")
G.add_edge("B","C")
G.add_edge("C","E")
G.add_edge("C","F")
G.add_edge("D","E")
G.add_edge("F","G")

print(G.nodes())
print(G.edges())

pos = nx.spring_layout(G)

nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='r', arrows = True)

plt.show()