使用滑块更新不同边缘权重的 networkx 图

Question

我正在尝试使用滑块显示边权重对 networkx 图结构的影响。为此，我从三列 csv 文件中导入 networkx 图，其中包含 node1、node2、权重（0 到 1）的信息。

最初，我正在考虑构建网络并绘制它的所有边缘。现在，我想在滑块中嵌入权重信息，这样当我移动滑块时，我只会得到那些权重大于滑块值的边。我遇到以下问题：

• 网络在滑块内绘制，当我在更新功能之外绘制它时，它没有更新。

• 网络在变化，但不是根据滑块值。

我已经尝试了以下代码：

import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider

f = open("network.csv",'r')
G = nx.Graph()
net = [line.split() for line in f]
r = 0.0
for i in net:
    if float(i[6]) >= r:
        G.add_edge(i[0], i[1], weight=i[6])
pos = nx.spring_layout(G)
axnet = plt.axes([0.25, 0.2, 0.65, 0.5])
new_net = Slider(axnet, 'Cf', 0.0, 1.0, 1.0)
def update(val):
    r = new_net.val
    edges = [(i[0],i[1]) for i in net if i[6] <= r]
    G.remove_edges_from(edges)
    nx.draw_random(G)
    return()
new_net.on_changed(update)
# G.update()
# plt.clf()
plt.show()

Answer 1

在下面的代码中，我生成了一个可以使用的随机网络。

需要说明的几点：

• 仅当阈值变高时，从网络中删除边缘才有效 每次。为了确保边缘被添加回较低的阈值设置， 每次更新滑块时，我都会重新创建图表。
• 此网络中的每条边都有不同的权重，范围从 0 到 29/30； 所以滑块每移动 3% 就会增加或减少一个边缘。
• pos 字典默认使用从 -1 到 1 的原点坐标。
• 我正在播种随机库和 spring_layout，以确保 结果每次都是一样的。

import random
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider

def remake_graph(r):
    G.clear()
    for i in net:
        if float(i[6]) >= r:
            G.add_edge(i[0], i[1], weight=i[6])

def update(val):
    r = val
    # edges = [(i[0],i[1]) for i in net if i[6] <= r]
    # G.remove_edges_from(edges)
    remake_graph(r)
    ax.clear()
    pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
    nx.draw(G, pos, ax)
    fig.canvas.draw_idle()
    pass

random.seed(42)
nodesel = range(10)
max_edges = 30
rn = lambda : random.choice(nodesel)
net = [(rn(), rn(), 0, 0, 0, 0, i/max_edges) for i in range(max_edges)]
r = 0.0
G = nx.Graph()
remake_graph(r)

fig, ax = plt.subplots()
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
nx.draw(G, pos, ax)
plt.subplots_adjust(bottom=0.25)
# Make a horizontal slider to control the frequency.
axcolor = 'lightgoldenrodyellow'
axfreq = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axcolor)
freq_slider = Slider(
    ax=axfreq,
    label='Weight treshold',
    valmin=0.0,
    valmax=1.0,
    valinit=r,
)
freq_slider.on_changed(update)
plt.show()