在网络x中按重量着色边缘

Question

我发现了类似于我想要的东西：

Coloring networkx edges based on weight

但是我似乎无法将此应用于我的问题。我有一个带加权边的图，但权重不是唯一的（所以有15个边有权重1）。我想根据它们的重量为我的边缘着色，重量越低，颜色越浅。

我尝试应用上述问题中建议的方法，但据我所知，这需要权重在每个边缘都是唯一的？

到目前为止，我已经按照不同边缘权重的升序生成了一个列表，并希望使用它来对可能的边缘颜色进行分类。我试图避免按重量绘制边缘，因为我可能需要绘制一个非常大的图形，边缘上有很大的权重范围。

如果不清楚，请在评论中告诉我，我会提供更具体的信息。

谢谢！

编辑：     def draw_graph（target）：     nlist = [target] + G.neighbors（target）     H = nx.subgraph（G，nlist）     N = H.number_of_edges（）     colors = range（n）     标签，重量= colour_and_label_edges（H）

pos = nx.spring_layout(H)
nx.draw(H, pos, node_color='#A0CBE2',edge_color=colours, node_size=100, edge_cmap=plt.cm.Blues, width=0.5, with_labels=False)
nx.draw_networkx_edge_labels(H, pos, edge_labels=labels)
plt.savefig("Graphs/edge_colormap_%s.png" % target) # save as png
plt.show() # display
pass

def colour_and_label_edges(graph):
    d={}
    for (u,v) in graph.edges():
        d[u,v]=graph[u][v]['weight']
    temp=[]
    for val in d.values():
        if val not in temp:
            temp.append(val)
    weights = sorted(temp,key=int)
    return d, weights

上面的代码不完整，但想法是函数给我一个权重列表，如下：

[1,2,3,4,5,6,9,10,16,21,47,89,124,134,224]

然后，我想使用此列表为每个重量分配颜色，重量越高颜色越深。 （我在这个例子中使用了一个非常小的子图，相对于数据集）。希望能稍微清理一下：S

Answer 1

您可以使用边权重和颜色图来绘制它们。您可能想要与下面的颜色图不同。

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import random

G = nx.gnp_random_graph(10,0.3)
for u,v,d in G.edges(data=True):
    d['weight'] = random.random()

edges,weights = zip(*nx.get_edge_attributes(G,'weight').items())

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, node_color='b', edgelist=edges, edge_color=weights, width=10.0, edge_cmap=plt.cm.Blues)
plt.savefig('edges.png')