在网络x中着色，加权和绘制MultiGraph？

Question

This answer演示了如何使用以下代码绘制具有自定义颜色和边缘粗细的图形：

import networkx as nx

G = nx.Graph()
G.add_edge(1,2,color='r',weight=2)
G.add_edge(2,3,color='b',weight=4)
G.add_edge(3,4,color='g',weight=6)

pos = nx.circular_layout(G)

edges = G.edges()
colors = [G[u][v]['color'] for u,v in edges]
weights = [G[u][v]['weight'] for u,v in edges]

nx.draw(G, pos, edges=edges, edge_color=colors, width=weights)

但是，假设我想绘制一个多图形，如：

G = nx.MultiGraph()
G.add_edge(1,2,color='r',weight=2)
G.add_edge(1,2,color='b',weight=3)
G.add_edge(2,3,color='r',weight=4)
G.add_edge(2,3,color='b',weight=6)

调用类似抽奖的内容应该总共得到三分。第1点和第2点应该两者它们之间的红线和蓝线，类似地，2和3也应该两者它们之间的红线和蓝线。

这对多图不起作用，因为多边需要不同的存储技术。有没有相对简单的方法呢？

另外，我认为此question and answer不适用。提问者使用MultiGraph对象，但实际图形不是多图。解决方案是选择第一个（在他的情况下，仅限于）边缘。然而，在这种情况下，在绘制阶段需要两个边缘。

有没有办法在networkx中用不同的颜色和权重绘制多条边？

Answer 1

您只需要以不同的方式访问多图的边缘

import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.MultiGraph()
G.add_edge(1,2,color='r',weight=8)
G.add_edge(1,2,color='b',weight=3)
G.add_edge(2,3,color='r',weight=4)
G.add_edge(2,3,color='c',weight=6)

pos = nx.circular_layout(G)

edges = G.edges()

colors = []
weight = []

for (u,v,attrib_dict) in list(G.edges.data()):
    colors.append(attrib_dict['color'])
    weight.append(attrib_dict['weight'])


nx.draw(G, pos, edges=edges, edge_color=colors, width=weight, )
plt.show()

这是边缘的另一种组合

G = nx.MultiGraph()
G.add_edge(1,2,color='r',weight=2)
G.add_edge(1,2,color='b',weight=3)
G.add_edge(2,3,color='r',weight=4)
G.add_edge(2,3,color='b',weight=6)

您可以阅读有关访问多图边here的更多信息。