networkx：绘制多方图时的节点间距答案

【问题标题】：networkx: node spacing when plotting multipartite graphnetworkx：绘制多方图时的节点间距
【发布时间】：2021-01-26 02:42:10
【问题描述】：

我想使用networkx 绘制一个多重图。但是，当添加更多节点时，情节变得非常拥挤。有没有办法在节点和分区之间留出更多空间？

查看multipartite_layout 的文档，我找不到这个的参数。当然，可以为位置创建复杂的公式，但由于multipartite_layout 的间距对于小图来说已经很好看，我是如何将其扩展到更大的图。

有没有人知道如何（有效地）做到这一点？

示例代码，生成具有三个分区的图：

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx


# build graph:
G = nx.Graph()
for i in range (0,30):
    G.add_node(i,layer=0)
for i in range (30,50):
    G.add_node(i,layer=1)
    for j in range(0,30):
        G.add_edge(i,j)
G.add_node(100,layer=2)
G.add_edge(40,100)

# plot graph
pos = nx.multipartite_layout(G, subset_key="layer",)
plt.figure(figsize=(20, 8))
nx.draw(G, pos,with_labels=False)
plt.axis("equal")
plt.show()

当前拥挤的情节：

【问题讨论】：

尝试删除 plt.axis('equal') - 这在类似的例子中对我有用

标签： python-3.x plot graph nodes networkx

【解决方案1】：

nx.multipartite_layout 返回具有以下格式的字典：{node: array([x, y])}

我建议你试试pos = {p:array_op(pos[p]) for p in pos}，其中array_op是作用于每个节点位置的函数array([x, y])。

在您的情况下，我认为沿 x 轴进行简单缩放就足够了，即

array_op = lambda x, sx: np.array(x[0]*sx, x[1]).

出于可视化目的，我想这应该与@JPM 的评论等效。但是，这种方法为您提供了获得实际转换位置数据的优势。

最后，如果这样的统一转换不能满足你的需要，你可以随时根据dict的格式手动操作位置（尽管它可能效率较低）。

【讨论】：