如何使用 Matplotlib 可视化连接矩阵？

Question

我正在尝试可视化一个二分集问题的连接矩阵。我如何以最好的方式做到这一点？

我已经开始使用图形程序 yed：

圆圈描述了红色和蓝色之间的某种联系，而正方形则描述了另一种联系。红色和蓝色方块上都会有某种文字。

但是，使用 matplotlib 生成这个图形会更好，因为我想在附加数据的情况下即时生成这个图形。我将如何继续这样做？ 我的数据看起来有点像这样：

数据：

name_blue name_red Connection Type
bluepart1 redpart1 1
bluepart1 redpart2 1
bluepart1 redpart3 1
bluepart3 redpart2 2 
bluepart4 redpart2 2
...

等等。我想将名称标签写在蓝色/红色方块上，以便用户知道哪个是哪个。

后续问题： 我如何从中生成一个图表，其中节点部分标记为蓝色/红色？有点像这样：

但是节点反映了它们的二分性。我对此仍然有些不知所措，主要是因为我不知道如何用 matplotlib 解决这个问题。我希望对如何可视化这一点提出一些好的建议，也许还有一个示例实现可以向我展示。

Answer 1

尝试使用networkx。您可以使用它在节点和链接上以特定颜色显示图表以匹配您的数据。

这是一个例子：

import itertools
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
edgelist = [(u,v,(u+v)%2) for u,v in itertools.product(range(3),range(3,6))]
G = nx.Graph()
for u,v,t in edgelist:
    G.add_edge(u,v,attr_dict={'t':t})
ecolors = tuple('g' if G[u][v]['t'] == 1 else 'm' for u,v in G.edges())
nx.draw_networkx(G,node_color='rrrccc',edge_color=ecolors)
plt.show()

Answer 2

这是另一个 NetworkX/Matplotlib 的想法

import random
import networkx as nx
from networkx.algorithms.bipartite import biadjacency_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
# generate random bipartite graph, part 1: nodes 0-9, part 2: nodes 10-29
B = nx.bipartite_random_graph(10,20,0.25)
# add some random weights
for u,v in B.edges():
    B[u][v]['weight']=random.randint(0,4)

# spring graphy layout
plt.figure(1)
pos = nx.spring_layout(B)
colors = [d['weight'] for (u,v,d) in B.edges(data=True)]
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color=colors,width=4,edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=False)
plt.savefig('one.png')

# simple bipartite layout
plt.figure(2)
pos = {}
for n in range(10):
    pos[n]=(n*2,1)
for n in range(10,30):
    pos[n]=(n-10,0)
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color=colors,width=4,edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=False)
plt.savefig('two.png')

# biadjacency matrix colormap
M = biadjacency_matrix(B,row_order=range(10),column_order=range(10,30))
plt.matshow(M,cmap=plt.cm.Blues)
plt.savefig('three.png')
plt.show()

Answer 3

用这样的颜色边缘进行二分表示怎么样？

以下是生成图像的代码。

import matplotlib.pyplot as plt

def addconnection(i,j,c):
  return [((-1,1),(i-1,j-1),c)]

def drawnodes(s,i):
  global ax
  if(i==1):
    color='r'
    posx=1
  else:
    color='b'
    posx=-1

  posy=0
  for n in s:
    plt.gca().add_patch( plt.Circle((posx,posy),radius=0.05,fc=color))
    if posx==1:
      ax.annotate(n,xy=(posx,posy+0.1))
    else:
      ax.annotate(n,xy=(posx-len(n)*0.1,posy+0.1))
    posy+=1

ax=plt.figure().add_subplot(111)
set1=['Man1','Man2','Man3','Man4']
set2=['Woman1','Woman2','Woman3','Woman4','Woman5']
plt.axis([-2,2,-1,max(len(set1),len(set2))+1])
frame=plt.gca()
frame.axes.get_xaxis().set_ticks([])
frame.axes.get_yaxis().set_ticks([])

drawnodes(set1,1)
drawnodes(set2,2)

connections=[]
connections+=addconnection(1,2,'g')
connections+=addconnection(1,3,'y')
connections+=addconnection(1,4,'g')
connections+=addconnection(2,1,'g')
connections+=addconnection(4,1,'y')
connections+=addconnection(4,3,'g')
connections+=addconnection(5,4,'y')

for c in connections:
  plt.plot(c[0],c[1],c[2])

plt.show()

要获得类似于您在 yEd 中绘制的内容

import matplotlib.pyplot as plt

COLOR1='r'
COLOR2='b'

def addconnection(i,j,c):
  if(c==1):
    plt.gca().add_patch( plt.Rectangle((j-0.1,-i-0.1),0.2,0.2,fc='y'))
  if(c==2):
    plt.gca().add_patch( plt.Circle((j,-i),radius=0.1,fc='y'))

def drawnodes(s,i):
  global ax
  if(i==1):
    color=COLOR1
    vx=1
    vy=0
  else:
    color=COLOR2
    vx=0
    vy=1

  step=1
  for n in s:
    posx=step*vx
    posy=step*vy

    plt.gca().add_patch( plt.Circle((posx,-posy),radius=0.1,fc=color))
    ax.annotate(n,xy=(posx-len(n)*0.1,-posy+0.15))
    step+=1

f=open('input.txt')
t=f.readlines()
t=map(lambda x: x.replace('(',' ').replace(')',' ').split(':'),t)

set1=set([])
set2=set([])

for x in t:
  s=x[1].split()
  set1.add(s[0])
  set2.add(s[1])

set1=list(set1)
set2=list(set2)

dic={}
for e in zip(set1,xrange(1,len(set1)+1)): dic[(e[0],1)]=e[1]
for e in zip(set2,xrange(1,len(set2)+1)): dic[(e[0],2)]=e[1]

ax=plt.figure(figsize=(max(len(set1),len(set2))+1,max(len(set1),len(set2))+1)).add_subplot(111)
plt.axis([-1,max(len(set1),len(set2))+1,-max(len(set1),len(set2))-1,1])
frame=plt.gca()
frame.axes.get_xaxis().set_ticks([])
frame.axes.get_yaxis().set_ticks([])

drawnodes(set1,1)
drawnodes(set2,2)

for x in t:
  s=x[1].split()
  addconnection(dic[(s[0],1)],dic[(s[1],2)],int(x[2]))

plt.show()