节点大小取决于NetworkX上的节点级别

Question

我以.json文件的形式将我的Facebook数据导入到我的计算机上。数据格式为：

{"nodes":[{"name":"Alan"},{"name":"Bob"}],"links":[{"source":0,"target:1"}]}

然后，我使用这个功能：

def parse_graph(filename):
"""
Returns networkx graph object of facebook
social network in json format
"""
G = nx.Graph()
json_data=open(filename)
data = json.load(json_data)
# The nodes represent the names of the respective people
# See networkx documentation for information on add_* functions
G.add_nodes_from([n['name'] for n in data['nodes']])
G.add_edges_from([(data['nodes'][e['source']]['name'],data['nodes'][e['target']]['name']) for e in data['links']])
json_data.close()
return G

启用此.json文件以在NetworkX上使用图表。如果我找到节点的程度，我知道如何使用的唯一方法是：

degree = nx.degree(p)

p 是我所有朋友的图表。现在，我想绘制图形，使得节点的大小与该节点的程度相同。我该怎么做？

使用：

nx.draw(G,node_size=degree)

没有用，我想不出另一种方法。

Answer 1

使用networkx 2.x

的用户更新

API已从v1.x更改为v2.x.根据{{​​3}}，networkx.degree不再返回dict而是DegreeView对象。

有一个从1.x迁移到2.x documentation的指南。

在这种情况下，它基本上归结为使用dict(g.degree)代替d = nx.degree(g)。

更新的代码如下所示：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.Graph()
g.add_edges_from([(1,2), (2,3), (2,4), (3,4)])

d = dict(g.degree)

nx.draw(g, nodelist=d.keys(), node_size=[v * 100 for v in d.values()])
plt.show()

---

nx.degree（p）返回一个dict，而here需要一个标量或一组大小。您可以使用dict nx.degree返回如下：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.Graph()
g.add_edges_from([(1,2), (2,3), (2,4), (3,4)])

d = nx.degree(g)

nx.draw(g, nodelist=d.keys(), node_size=[v * 100 for v in d.values()])
plt.show()

Answer 2

@ miles82提供了一个很好的答案。但是，如果您已使用G.add_nodes_from(nodes)之类的内容将节点添加到图表中，那么我发现d = nx.degree(G)可能不会以与节点相同的顺序返回度数。

基于上一个答案，您可以稍微修改解决方案，以确保度数的顺序正确：

d = nx.degree(G)
d = [(d[node]+1) * 20 for node in G.nodes()]

请注意d[node]+1，这将确保零度节点被添加到图表中。

Answer 3

其他方法，如果您仍然获得“ DiDegreeView”对象没有属性“键”

1）您首先可以将每个节点的度数作为元组列表获取

2）从元组的第一个值构建一个节点列表，并从元组的第二个值构建度列表。

3）最终绘制带有创建的节点列表和创建的度数列表的网络

代码如下：

    list_degree=list(G.degree()) #this will return a list of tuples each tuple is(node,deg)
    nodes , degree = map(list, zip(*list_degree)) #build a node list and corresponding degree list
    plt.figure(figsize=(20,10))
    nx.draw(G, nodelist=nodes, node_size=[(v * 5)+1 for v in degree])
    plt.show() #ploting the graph