使用Python的networkx绘制精美网络图教程

最近因为数学建模3天速成Python,然后做了一道网络的题，要画网络图。在网上找了一些，发现都是一些很基础的丑陋红点图，并且关于网络的一些算法也没有讲，于是自己进http://networkx.github.io/学习了一下。以下仅博主自己的总结，勿认真,有错误尽情指出，大家一起交流。

需要用到的module malplotlib.pyplot 和networkx

正文：

一、malplotlib和networkx的安装（作者使用的是python2.7 pycharm）

在Python的文件夹目录下Scripts目录中，如果有pip.exe 文件，那么可以用cmd 进入这个目录，然后输入 `pip insall --pre matplotlib`直接下载。如果有easy_install 也可以输入`easy_install。如果都不行就去官网 https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/1.5.3`找对应版本下载。

至于networkx,pycharm的porject interpreter里添加就好。

二、创建图

networkx有四种图 Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph，分别为无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。

import network as nx 
  G = nx.Graph()#创建空的网络图
  G = nx.DiGraph()
  G = nx.MultiGraph()
  G = nx.MultiDiGraph()

然后是加点和边了，有多种方法

G.add_node('a')#添加点a
G.add_node(1,1)#用坐标来添加点
G.add_edge('x','y')#添加边,起点为x，终点为y
G.add_weight_edges_from([('x','y',1.0)])#第三个输入量为权值
#也可以
list = [[('a','b',5.0),('b','c',3.0),('a','c',1.0)]
G.add_weight_edges_from([(list)])

然后是图形的显示

#需要导入matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt


nx.draw(G)
plt.show()

为了让图形更精美我们详解nx.draw()

nx.draw(G,pos = nx.random_layout(G)，node_color = 'b',edge_color = 'r',with_labels = True，font_size =18,node_size =20)

pos 指的是布局 主要有spring_layout , random_layout,circle_layout,shell_layout。node_color指节点颜色，有rbykw ,同理edge_color.

with_labels指节点是否显示名字,size表示大小，font_color表示字的颜色。

看到这里，各位应该就能画出大量网站上的基本networkx简单教程了，大概是这个样子

三、绘制精美的图

如果你想要的图是这样的

或是这样的

还是这样的

可以继续看下去

首先要掌握两个方法

def draw_networkx_edges(G, pos,
            edgelist=None,
            width=1.0,
            edge_color='k',
            style='solid',
            alpha=1.0,
            edge_cmap=None,
            edge_vmin=None,
            edge_vmax=None,
            ax=None,
            arrows=True,
            label=None,
            **kwds):

G：图表
  一个networkx图
pos：dictionary
  将节点作为键和位置作为值的字典。
  位置应该是长度为2的序列。

edgelist：边缘元组的集合
  只绘制指定的边（默认= G.edges（））

width：float或float数组
  边线宽度（默认值= 1.0）

edge_color：颜色字符串或浮点数组
  边缘颜色。可以是单颜色格式字符串（default ='r'），
  或者具有与edgelist相同长度的颜色序列。
  如果指定了数值，它们将被映射到
  颜色使用edge_cmap和edge_vmin，edge_vmax参数。

style：string
  边线样式（默认='solid'）（实线|虚线|点线，dashdot）

alpha：float
  边缘透明度（默认值= 1.0）

edge_ cmap：Matplotlib色彩映射
  用于映射边缘强度的色彩映射（默认值=无）

edge_vmin，edge_vmax：float
  边缘色图缩放的最小值和最大值（默认值=无）

ax：Matplotlib Axes对象，可选
  在指定的Matplotlib轴中绘制图形。

arrows：bool，optional（default = True）
  对于有向图，如果为真，则绘制箭头。

label：图例的标签

def draw_networkx_nodes(G, pos,
            nodelist=None,
            node_size=300,
            node_color='r',
            node_shape='o',
            alpha=1.0,
            cmap=None,
            vmin=None,
            vmax=None,
            ax=None,
            linewidths=None,
            label=None,
            **kwds):

G：图表

一个networkx图

pos：dictionary
  将节点作为键和位置作为值的字典。
  位置应该是长度为2的序列。

ax：Matplotlib Axes对象，可选
  在指定的Matplotlib轴中绘制图形。

nodelist：list，可选
  只绘制指定的节点（默认G.nodes（））

node_size：标量或数组
  节点大小（默认值= 300）。如果指定了数组，它必须是
  与点头长度相同。

node_color：颜色字符串或浮点数组
  节点颜色。可以是单颜色格式字符串（default ='r'），
  或者具有与点头相同长度的颜色序列。
  如果指定了数值，它们将被映射到
  颜色使用cmap和vmin，vmax参数。看到
  matplotlib.scatter更多详细信息。

node_shape：string
  节点的形状。规格为matplotlib.scatter
  标记，'so ^> v <dph8'（默认='o'）之一。

alpha：float
  节点透明度（默认值= 1.0）

cmap：Matplotlib色图
  色彩映射节点的强度（默认=无）

vmin，vmax：float
  节点色彩映射缩放的最小值和最大值（默认值=无）

线宽：[无|标量|序列]
  符号边框的线宽（默认值= 1.0）

label：[无|串]
  图例的标签

然后基本上所有networkx的超酷精美图的源码你都能快速弄懂了。

http://networkx.github.io/ 网络图案例源码