在Python3中绘制带有节点和边的网络

Question

我编写了一个算法来执行dijkstra算法。这是我作为A级课程作业的一部分进行的数学修订游戏。

我有这些数据：

Vertices: {'M', 'Y', 'X', 'C', 'F', 'Q'}
Edges: defaultdict(<class 'list'>, {'X': ['Y'], 'C': ['M'], 'M': ['C', 'F', 'Y'], 'Q': ['F'], 'Y': ['X', 'M'], 'F': ['M', 'Q']})
Weights: {('M', 'C'): 44, ('Q', 'F'): 27, ('Y', 'X'): 42, ('X', 'Y'): 42, ('Y', 'M'): 6, ('M', 'F'): 9, ('M', 'Y'): 6, ('F', 'Q'): 27, ('F', 'M'): 9, ('C', 'M'): 44} 

这些值是随机的，每次都不同。

我可以使用什么来使网络可视化以使其更清晰，例如节点（顶点）和弧（边缘）？或者有一种方法可以使用print("o----o")之类的打印语句对其进行可视化。

Answer 1

包含networkx的示例。我们需要您提供Weights来构建图表。

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
%matplotlib notebook    

Weights = {('M', 'C'): 44, ('Q', 'F'): 27, ('Y', 'X'): 42, ('X', 'Y'): 42, ('Y', 'M'): 6, ('M', 'F'): 9, ('M', 'Y'): 6, ('F', 'Q'): 27, ('F', 'M'): 9, ('C', 'M'): 44} 

G = nx.Graph()
# each edge is a tuple of the form (node1, node2, {'weight': weight})
edges = [(k[0], k[1], {'weight': v}) for k, v in Weights.items()]
G.add_edges_from(edges)

pos = nx.spring_layout(G) # positions for all nodes

# nodes
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,node_size=700)

# labels
nx.draw_networkx_labels(G,pos,font_size=20,font_family='sans-serif')

# edges
nx.draw_networkx_edges(G,pos,edgelist=edges, width=6)

# weights
labels = nx.get_edge_attributes(G,'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,edge_labels=labels)

布局

代码已从此Tutorial by Aric Hagberg和answer by Marcus Müller修改。

Answer 2

您可以创建一个类Network来表示每个带顶点的边，并为自定义可视化创建一个__repr__方法：

tree = {'X': ['Y'], 'C': ['M'], 'M': ['C', 'F', 'Y'], 'Q': ['F'], 'Y': ['X', 'M'], 'F': ['M', 'Q']}
weights = {('M', 'C'): 44, ('Q', 'F'): 27, ('Y', 'X'): 42, ('X', 'Y'): 42, ('Y', 'M'): 6, ('M', 'F'): 9, ('M', 'Y'): 6, ('F', 'Q'): 27, ('F', 'M'): 9, ('C', 'M'): 44} 
class Vertex:
   def __init__(self, vertex, children):
      self.vertex = vertex
      self.children = children
   def __repr__(self):
      return ' -- '.join('{} -> {}:{}'.format(self.vertex, i, weights.get((self.vertex, i), weights.get((i, self.vertex), None))) for i in self.children)

class Network:
   def __init__(self, tree):
       self.__full_tree = [Vertex(*i) for i in tree.items()]
   def __repr__(self):
       return '\n'.join(repr(i) for i in self.__full_tree)

full_tree = Network(tree)
print(full_tree)

输出：

X -> Y:42
C -> M:44
M -> C:44 -- M -> F:9 -- M -> Y:6
Q -> F:27
Y -> X:42 -- Y -> M:6
F -> M:9 -- F -> Q:27

白色它远不是教科书的代表，它确实提供了基本的想法。如果您正在寻找更专业的图表，请参阅@ mattmilten的答案提供的链接。

Answer 3

查看networkx，plot.ly或graph-tool。我不能推荐一些基于文本的ASCII艺术可视化。使用精心设计的软件包可以提供更多的自由，并且可以处理更复杂的数据，而可视化设置并不容易。