networkx：将网络绘制为分隔两种类型的节点答案

【问题标题】：networkx: draw network as separating two types of nodesnetworkx：将网络绘制为分隔两种类型的节点
【发布时间】：2017-02-15 02:21:41
【问题描述】：

我正在尝试用 python 的 networkx 绘制一个网络。

我有两种类型的节点，这些类型的节点应该分开放置。如何分别放置不同类型的节点？

例如，请看下面的节点。

我希望将红色节点（狗、牛、猫）与蓝色节点（汽车、笔、纸、杯子）分开，如下图所示。

那么，我的问题是networkx 是如何绘制出像上图那样分隔节点组的这种网络？

作为参考，我粘贴了绘制第一张图片的代码。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()
target_word_list = ["dog", "cow", "cat"] # represented by red nodes
attribute_word_list = ["car", "pen","paper", "cup"] # represented by blue nodes
word_list = target_word_list + attribute_word_list

for i in range(0, len(word_list)):
    G.add_node(i)

pos=nx.spring_layout(G) # positions for all nodes
# draw nodes
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,
                       nodelist=range(0, len(target_word_list)),
                       node_color='r',
                       node_size=50, alpha=0.8)
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,
                       nodelist=range(len(target_word_list), len(word_list)),
                       node_color='b',
                       node_size=50, alpha=0.8)    
labels = {}
for idx, target_word in enumerate(target_word_list):
    labels[idx] = target_word
for idx, attribute_word in enumerate(attribute_word_list):
    labels[len(target_word_list)+idx] = attribute_word
nx.draw_networkx_labels(G,pos,labels,font_size=14)

plt.axis('off')

【问题讨论】：

标签： python networkx

【解决方案1】：

您可以手动上下移动一组节点的 y 坐标。所以，如果你的节点坐标在pos:

for i in range(0, len(word_list)):
    if word_list[i] in attribute_word_list:
        pos[i][1] += 4

这会将第二组中的节点向上移动。

你的整个代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()
target_word_list = ["dog", "cow", "cat"] # represented by red nodes
attribute_word_list = ["car", "pen","paper", "cup"] # represented by blue nodes
word_list = target_word_list + attribute_word_list

for i in range(0, len(word_list)):
    G.add_node(i)

pos=nx.spring_layout(G) # positions for all nodes

# if node is in second group, move it up
for i in range(0, len(word_list)):
    if word_list[i] in attribute_word_list:
        pos[i][1] += 4

# draw nodes
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,
                       nodelist=range(0, len(target_word_list)),
                       node_color='r',
                       node_size=50, alpha=0.8)
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,
                       nodelist=range(len(target_word_list), len(word_list)),
                       node_color='b',
                       node_size=50, alpha=0.8)    
labels = {}
for idx, target_word in enumerate(target_word_list):
    labels[idx] = target_word
for idx, attribute_word in enumerate(attribute_word_list):
    labels[len(target_word_list)+idx] = attribute_word
nx.draw_networkx_labels(G,pos,labels,font_size=14)

plt.axis('off')
plt.show()

输出：

【讨论】：