B.add_nodes_from(a, bipartite=1)
B.add_nodes_from(b, bipartite=0)
nx.draw(B, with_labels = True)
plt.savefig("graph.png")
我得到了下图。我怎样才能使它看起来像一个合适的二分图?
答案 0 :(得分:17)
您可以执行以下操作,从特定x
坐标的每个分区中绘制节点:
X, Y = bipartite.sets(B)
pos = dict()
pos.update( (n, (1, i)) for i, n in enumerate(X) ) # put nodes from X at x=1
pos.update( (n, (2, i)) for i, n in enumerate(Y) ) # put nodes from Y at x=2
nx.draw(B, pos=pos)
plt.show()
关键是为dict
nx.draw
参数创建pos
,其中包括:
以节点为键,位置为值的字典。
请参阅the docs。
答案 1 :(得分:3)
NetworkX已经具有执行此操作的功能。
它叫networkx.drawing.layout.bipartite_layout
您可以使用它来生成字典,该字典通过nx.draw
自变量输入到pos
之类的绘图函数,如下所示:
nx.draw_networkx(
B,
pos = nx.drawing.layout.bipartite_layout(B, B_first_partition_nodes),
width = edge_widths*5) # Or whatever other display options you like
其中B
是完整的二部图(表示为常规networkx图),而B_first_partition_nodes
是您希望放置在第一个分区中的节点。
这将生成数字位置的字典,该字典将传递到绘图函数的pos
参数。您也可以指定布局选项,请参见main page。
答案 2 :(得分:1)
另一个示例,将图形与二部图组合:
G = nx.read_edgelist('file.txt', delimiter="\t")
aux = G.edges(data=True)
B = nx.Graph()
B.add_nodes_from(list(employees), bipartite=0)
B.add_nodes_from(list(movies), bipartite=1)
B.add_edges_from(aux)
%matplotlib notebook
import [matplotlib][1].pyplot as plt
plt.figure()
edges = B.edges()
print(edges)
X, Y = bipartite.sets(B)
pos = dict()
pos.update( (n, (1, i)) for i, n in enumerate(X) ) # put nodes from X at x=1
pos.update( (n, (2, i)) for i, n in enumerate(Y) ) # put nodes from Y at x=2
nx.draw_networkx(B, pos=pos, edges=edges)
plt.show()