Networkx：使用节点值和边信息导入图答案

【问题标题】：Networkx: Importing graph with node values and edges informationNetworkx：使用节点值和边信息导入图
【发布时间】：2012-01-13 01:13:33
【问题描述】：

我正在使用 networkx 生成随机几何图形。我正在将所有节点和边信息导出到文件中。我想通过从文件中导入所有节点和边信息来生成相同的图。

导出节点值和边信息的代码。

G=nx.random_geometric_graph(10,0.5) 
filename = "ipRandomGrid.txt" 
fh=open(filename,'wb') 
nx.write_adjlist(G, fh) 
nx.draw(G) 
plt.show()

我正在尝试使用以下代码导出它并尝试更改某些节点的颜色。但它正在生成不同的图表。

filename = "ipRandomGrid.txt" 
fh=open(filename, 'rb') 
G=nx.Graph() 
G=nx.read_adjlist("ipRandomGrid.txt") 
pos=nx.random_layout(G) 
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,nodelist=['1','2'],node_color='b') 
nx.draw(G) 
plt.show()

如何生成一些节点颜色变化不大的同一张图？

【问题讨论】：

“不同的图表”是什么意思？请使用显示您想到的差异的代码，而不是任意种类的图形操作。特别是，图表的不同随机布局不会显示出有意义的差异。
它在图中的随机位置生成 2 个额外的节点 1 和 2。这个想法是让相同的图形具有相同的位置，而节点颜色的变化很少。
图表没有位置。那你说的是布局？
是的，我正在寻找相同的布局。
我已经根据我猜你的意思回答了。请编辑您的问题，使其更好地反映您的需求——从问题中很难看出。

标签： networkx

【解决方案1】：

如果我正确理解您遇到的问题，那么问题就在这里：

pos=nx.random_layout(G) 
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,nodelist=['1','2'],node_color='b') 
nx.draw(G)

您在第一行创建图形的随机布局，并使用它在第二行绘制节点'1' 和'2'。然后在第三行中再次绘制图形而不指定位置，它使用弹簧模型来定位节点。

您的图表没有额外的节点，您只是在两个不同的位置绘制了其中的两个。如果要始终以相同的方式绘制图形，则需要始终使用您计算的pos。如果您希望在存储和重新加载后保持相同，则同时保存pos。

【讨论】：

【解决方案2】：

为您的案例存储节点位置数据的最简单方法可能是使用 Python pickles。 NetworkX 有一个 write_gpickle() 函数可以为你做这件事。请注意，当您生成随机几何图形时，这些位置已经作为节点属性可用，因此您可能希望在绘图时使用它们。这是一个如何生成、保存、加载和绘制相同图形的示例。

In [1]: import networkx as nx

In [2]: G=nx.random_geometric_graph(10,0.5)

In [3]: pos = nx.get_node_attributes(G,'pos')

In [4]: nx.draw(G,pos)

In [5]: nx.write_gpickle(G,'rgg.gpl')

In [6]: H=nx.read_gpickle('rgg.gpl')

In [7]: pos = nx.get_node_attributes(H,'pos')

In [8]: nx.draw(H,pos)

【讨论】：