如何在 Python 中绘制 k-邻居的加权图答案

【问题标题】：How to plot a weighted graph of k-Neighbors in Python如何在 Python 中绘制 k-邻居的加权图
【发布时间】：2018-12-27 07:46:24
【问题描述】：

我已经使用scikit-learn 创建了一个 k-Neighbors 加权图，我想知道是否有任何方法可以将其绘制为图。

这是我要绘制的数组形式的计算结果：

array([[0.        , 2.08243189, 0.        , 3.42661108],
       [2.08243189, 0.        , 3.27141008, 0.        ],
       [0.        , 3.27141008, 0.        , 1.57294787],
       [0.        , 3.29779083, 1.57294787, 0.        ]])

我只需要获得一些数据的可视化，这就是我所需要的。

有关数组的更多详细信息：

每一行代表一个节点，每一列代表该节点与其他节点的连接权重。

例如：第一行的第二列（2.08243189）是第一个节点到第二个节点的连通性权重。
另一个例子：第二行第二列（0）：从节点2到自身的连接权重。

数字代表欧式距离。

【问题讨论】：

添加有关此数组的更多详细信息。行和列代表什么？
每一行代表一个节点，每一列代表与其他节点的连接权重。例如：第一行的第二列是第一个节点到第二个节点的连接权重。另一个例子：第二行第二列：从节点2到自身的连接权重。
在这种情况下，数字（权重）是什么意思？它们是否代表节点之间的距离、相似性或接近度。例如，为什么节点 1 和 2 的权重是 2.08，而节点 1 和 4 的权重是 3.42？
绘制相似度/距离矩阵的最简单方法通常是使用 PCA 将其推入 2D，然后绘制。
@VivekKumar 这是欧几里得距离...

标签： python python-3.x matplotlib scikit-learn

【解决方案1】：

您是否在谈论像这样简单的事情，其中点的大小可以直观地指示与其他值相比的相对权重？假设数组名为 ar：

for i in range(len(ar)):
    for j in range(len(ar)):
        v = ar[i,j]        
        plt.scatter(i+1,j+1,lw=0,s=10**v)
        plt.grid(True)
        plt.xlabel('Row')
        plt.ylabel('Column')
        ticks = list(range(1,1+len(ar)))
        plt.xticks(ticks)
        plt.yticks(ticks)

【讨论】：