NetworkX：分层绘制图形

Question

我有一个图表，它按级别划分，即f.e. ：

ids : 0 - 100 are lowest level
ids : 101 - 500 are level 2
ids : 501 - 1500 are level 3
and so on ...

是否有某种方法可以强制图形在层中组织的层次中绘制节点，一个在另一个之上。

我想堆叠它们而不会溢出：）

在我的情况下，节点在哪个层中取决于node-id，但如果你有一些想法，它可能是其他组织原则。

到目前为止这似乎是可能的解决方案：

def plot(self):
    plt.figure()
    pos = nx.graphviz_layout(self.g,prog='dot')
    nx.draw(self.g, pos, node_size=650, node_color='#ffaaaa')

五层示例......

Answer 1

布局函数（例如nx.spring_layout）返回一个字典，其键是节点，其值为2元组（坐标）。以下是pos dict的外观示例：

In [101]: pos
Out[101]: 
{(0, 0): array([ 0.70821816,  0.03766149]),
 (0, 1): array([ 0.97041253,  0.30382541]),
 (0, 2): array([ 0.99647583,  0.63049339]),
 (0, 3): array([ 0.86691957,  0.86393669]),
 (1, 0): array([ 0.79471631,  0.08748146]),
 (1, 1): array([ 0.71731384,  0.35520076]),
 (1, 2): array([ 0.69295087,  0.71089292]),
 (1, 3): array([ 0.63927851,  1.        ]),
 (2, 0): array([ 0.42228877,  0.        ]),
 (2, 1): array([ 0.33250362,  0.3165331 ]),
 (2, 2): array([ 0.31084694,  0.69246818]),
 (2, 3): array([ 0.34141212,  0.9952164 ]),
 (3, 0): array([ 0.16734454,  0.11357547]),
 (3, 1): array([ 0.01560951,  0.33063389]),
 (3, 2): array([ 0.        ,  0.63044189]),
 (3, 3): array([ 0.12242227,  0.85656669])}

然后，您可以以任何方式进一步操纵这些坐标。例如，因为 x返回的y和spring_layout坐标介于0和1之间 可以将层级值的10倍添加到y坐标，以将节点分成多个层：

for node in pos:
    level = node // nodes_per_layer
    pos[node] += (0,10*level)

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

layers = 5
nodes_per_layer = 3
n = layers * nodes_per_layer
p = 0.2

G = nx.fast_gnp_random_graph(n, p, seed=2017, directed=True)
pos = nx.spring_layout(G, iterations=100)

for node in pos:
    level = node // nodes_per_layer
    pos[node] += (0,10*level)

nx.draw(G, pos, node_size=650, node_color='#ffaaaa', with_labels=True)
plt.show()

产生

Answer 2

您是否考虑过https://github.com/SkBlaz/Py3Plex？它对多层网络有适当的支持。

Answer 3

您可以使用此pymnet库http://www.mkivela.com/pymnet/visualizing.html 或multinetx库https://github.com/nkoub/multinetx