NetworkX：分层绘制图形答案

【问题标题】：NetworkX: draw graph in layersNetworkX：分层绘制图形
【发布时间】：2017-07-06 07:49:44
【问题描述】：

我有一个按级别划分的图表，即 f.e. ：

ids : 0 - 100 are lowest level
ids : 101 - 500 are level 2
ids : 501 - 1500 are level 3
and so on ...

是否有某种方法可以强制图表在按层组织的级别中绘制节点，一个在另一个之上。

我想将它们堆叠起来而不会溢出:)

在我的情况下，节点位于哪一层取决于节点 ID，但如果您有一些想法，它可能是其他一些组织原则。

到目前为止，这似乎是可能的解决方案：

def plot(self):
    plt.figure()
    pos = nx.graphviz_layout(self.g,prog='dot')
    nx.draw(self.g, pos, node_size=650, node_color='#ffaaaa')

五层示例 ...

【问题讨论】：

您能发布一个具有所需结果的示例图像吗？
我知道这是一个老问题，但我为最近的一个类似问题 here 提供了解决方案。

标签： python networkx

【解决方案1】：

你可以使用这个pymnet库http://www.mkivela.com/pymnet/visualizing.html 或multinetx库https://github.com/nkoub/multinetx

【讨论】：

【解决方案2】：

你考虑过https://github.com/SkBlaz/Py3Plex吗？它对多层网络有适当的支持。

【讨论】：

【解决方案3】：

布局函数，例如nx.spring_layout，返回一个dict，其键是节点，值是2元组（坐标）。以下是pos dict 的示例：

In [101]: pos
Out[101]: 
{(0, 0): array([ 0.70821816,  0.03766149]),
 (0, 1): array([ 0.97041253,  0.30382541]),
 (0, 2): array([ 0.99647583,  0.63049339]),
 (0, 3): array([ 0.86691957,  0.86393669]),
 (1, 0): array([ 0.79471631,  0.08748146]),
 (1, 1): array([ 0.71731384,  0.35520076]),
 (1, 2): array([ 0.69295087,  0.71089292]),
 (1, 3): array([ 0.63927851,  1.        ]),
 (2, 0): array([ 0.42228877,  0.        ]),
 (2, 1): array([ 0.33250362,  0.3165331 ]),
 (2, 2): array([ 0.31084694,  0.69246818]),
 (2, 3): array([ 0.34141212,  0.9952164 ]),
 (3, 0): array([ 0.16734454,  0.11357547]),
 (3, 1): array([ 0.01560951,  0.33063389]),
 (3, 2): array([ 0.        ,  0.63044189]),
 (3, 3): array([ 0.12242227,  0.85656669])}

然后，您可以以任何您喜欢的方式进一步操作这些坐标。例如，由于 spring_layout 返回的 x 和 y 坐标在 0 和 1 之间，你可以将层级值的 10 倍添加到y-坐标以将节点分成层：

for node in pos:
    level = node // nodes_per_layer
    pos[node] += (0,10*level)

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

layers = 5
nodes_per_layer = 3
n = layers * nodes_per_layer
p = 0.2

G = nx.fast_gnp_random_graph(n, p, seed=2017, directed=True)
pos = nx.spring_layout(G, iterations=100)

for node in pos:
    level = node // nodes_per_layer
    pos[node] += (0,10*level)

nx.draw(G, pos, node_size=650, node_color='#ffaaaa', with_labels=True)
plt.show()

产生

【讨论】：