当networkx中有数百个节点时，如何避免重叠？

Question

我有 2000+ 个节点和 900+ 个边缘，但是当我尝试在 networkx 中制作图形时，我发现所有节点都挤在一起。我尝试更改属性值，例如比例，k。我发现它们没有用，因为有数百个节点下面有标签，这意味着我无法选择小尺寸的节点。我想知道是否有一种方法可以扩展画布或其他方法来增加节点的距离以避免重叠，以便我可以清楚地看到每个节点及其标签。

谢谢

Answer 1

您可以通过绘图来使用交互式图形来绘制如此大量的节点和边。您可以更改每个属性，例如画布大小等，并通过缩放其他操作更轻松地可视化它。
例：

按情节导入

import plotly.graph_objects as go
import networkx as nx

将边添加为单个迹线中的断开连接线，并将节点添加为散点迹线

G = nx.random_geometric_graph(200, 0.125)
edge_x = []
edge_y = []
for edge in G.edges():
    x0, y0 = G.nodes[edge[0]]['pos']
    x1, y1 = G.nodes[edge[1]]['pos']
    edge_x.append(x0)
    edge_x.append(x1)
    edge_x.append(None)
    edge_y.append(y0)
    edge_y.append(y1)
    edge_y.append(None)
edge_trace = go.Scatter(
    x=edge_x, y=edge_y,
    line=dict(width=0.5, color='#888'),
    hoverinfo='none',
    mode='lines')
node_x = []
node_y = []
for node in G.nodes():
    x, y = G.nodes[node]['pos']
    node_x.append(x)
    node_y.append(y)
node_trace = go.Scatter(
    x=node_x, y=node_y,
    mode='markers',
    hoverinfo='text',
    marker=dict(
        showscale=True,
        # colorscale options
        #'Greys' | 'YlGnBu' | 'Greens' | 'YlOrRd' | 'Bluered' | 'RdBu' |
        #'Reds' | 'Blues' | 'Picnic' | 'Rainbow' | 'Portland' | 'Jet' |
        #'Hot' | 'Blackbody' | 'Earth' | 'Electric' | 'Viridis' |
        colorscale='YlGnBu',
        reversescale=True,
        color=[],
        size=10,
        colorbar=dict(
            thickness=15,
            title='Node Connections',
            xanchor='left',
            titleside='right'
        ),
        line_width=2))

按连接数为节点点着色。

另一种选择是按连接数调整点的大小，即 node_trace.marker.size = node_adjacencies

node_adjacencies = []
node_text = []
for node, adjacencies in enumerate(G.adjacency()):
    node_adjacencies.append(len(adjacencies[1]))
    node_text.append('# of connections: '+str(len(adjacencies[1])))
node_trace.marker.color = node_adjacencies
node_trace.text = node_text

创建网络图

fig = go.Figure(data=[edge_trace, node_trace],
             layout=go.Layout(
                title='<br>Network graph made with Python',
                titlefont_size=16,
                showlegend=False,
                hovermode='closest',
                margin=dict(b=20,l=5,r=5,t=40),
                annotations=[ dict(
                    text="Python code: <a href='https://plotly.com/ipython-notebooks/network-graphs/'> https://plotly.com/ipython-notebooks/network-graphs/</a>",
                    showarrow=False,
                    xref="paper", yref="paper",
                    x=0.005, y=-0.002 ) ],
                xaxis=dict(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False),
                yaxis=dict(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False))
                )
fig.show()

您可以在互联网
上获得有关情节的更多详细信息请参阅文档：https://plotly.com/python/network-graphs/

Answer 2

当我遇到同样的问题时，我想出了我希望我的节点在哪里，并将它们作为 csv 文件中 networkx 的输入：

f1 = csv.reader(open('nodes-C4-final.csv','r'),delimiter="t")
for row in f1:
    G.add_node(row[0], label=row[1], weight = float(row[3]), pos =(float(row[4]),float(row[5])))