使用自环在图形中标注边缘权重

Question

@ zohar.kom对我的询问的询问提供了极大的帮助，询问如何将我自己的标签字典添加到有向图

是否还可以将edge属性设置为包括具有自环的加权有向图的edge weight标签？例如，下面是一个简单的加权有向图，它具有五个节点，分别标记为A，B，C，D和E，存储在称为标签的字典中。

# Digraph from nonsymmetric adjacency matrix.
 A=npy.matrix([[2,2,7,0,0],[0,2,6,3,0],[0,0,0,2,1],[0,0,0,0,4],
 [4,0,0,0,0]])
 labels={0: 'A', 1: 'B', 2: 'C', 3: 'D', 4: 'E'}
 G=nx.DiGraph(A)

 # Set node labels to A, B, C, D, E
 nx.set_node_attributes(G, {k:{'label':labels[k]} for k in 
 labels.keys()})
 D=to_agraph(G)

 # Modify node fillcolor and edge color.
 D.node_attr.update(color='blue',style='filled',fillcolor='yellow')
 D.edge_attr.update(color='blue',arrowsize=1,label="???")
 D.layout('dot')
 D.draw('Graph.eps')

有没有办法在我有的地方插入东西？？？包括标记的边缘权重，还是在使用D = to_agraph（G）之前在G上设置边缘属性的方法？

Answer 1

这可以如下进行：

1. 在创建原始（networkx）图形时读取边缘权重。
2. 使用适当的值设置一个名为“ label”的属性，例如，可以是权重值。

其余部分保持不变：

import networkx as nx
import numpy as npy

A = npy.matrix([[2, 2, 7, 0, 0], [0, 2, 6, 3, 0], [0, 0, 0, 2, 1], [0, 0, 0, 0, 4],
                [4, 0, 0, 0, 0]])
labels = {0: 'A', 1: 'B', 2: 'C', 3: 'D', 4: 'E'}
G = nx.from_numpy_matrix(A, create_using=nx.DiGraph)

# Set node labels to A, B, C, D, E
nx.set_node_attributes(G, {k: {'label': labels[k]} for k in labels.keys()})
nx.set_edge_attributes(G, {(e[0], e[1]): {'label': e[2]['weight']} for e in G.edges(data=True)})
D = nx.drawing.nx_agraph.to_agraph(G)

# Modify node fillcolor and edge color.
D.node_attr.update(color='blue', style='filled', fillcolor='yellow')
D.edge_attr.update(color='blue', arrowsize=1)
pos = D.layout('dot')
D.draw('Graph.eps')

此处创建图形的方法是G = nx.from_numpy_matrix(A, create_using=nx.DiGraph)，它将保持权重（与原始实现不同）。

使用nx.set_edge_attributes(G, {(e[0], e[1]): {'label': e[2]['weight']} for e in G.edges(data=True)})将'label'属性添加到边缘。

结果是：