Python NetworkX绘制精美网络图实战指南
本文详细介绍如何使用Python的NetworkX库结合Matplotlib绘制高质量网络图。内容涵盖Graph、DiGraph等四种图类型的创建，节点与边的添加方法，以及nx.draw()函数的核心参数解析。通过详解布局算法、颜色、大小及透明度设置，帮助读者摆脱基础红点图，实现专业级网络可视化效果，并提供了相关源码参考链接。
引言与背景
近期在数学建模中，为了在三天内快速掌握Python并完成网络相关题目，需要绘制网络图。查阅网络资料后发现，多数教程仅展示基础且视觉效果较差的红点图，且未涉及网络算法。因此，笔者深入学习了http://networkx.github.io/官方文档，并在此总结个人经验。内容仅供参考，如有错误欢迎指正，期待共同交流。
实现网络图绘制主要依赖两个模块：matplotlib.pyplot用于绘图，networkx用于网络结构处理。
正文部分将详细展开操作步骤。
环境安装配置
一、安装matplotlib和networkx（作者环境为Python 2.7及PyCharm）。
在Python安装目录下的Scripts文件夹中，若存在pip.exe文件，可通过CMD进入该目录，执行`pip install --pre matplotlib`进行下载。若系统中有easy_install，也可使用相应命令。若上述方法均不可行，可访问官网https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/1.5.3下载对应版本。
对于networkx，直接在PyCharm的Project Interpreter中添加该库即可。
网络图基础创建
二、创建图对象。
NetworkX提供了四种图类型：Graph（无多重边的无向图）、DiGraph（无多重边的有向图）、MultiGraph（有多重边的无向图）以及MultiDiGraph（有多重边的有向图）。
import network as nx
G = nx.Graph()#创建空的网络图
G = nx.DiGraph()
G = nx.MultiGraph()
G = nx.MultiDiGraph()接下来介绍添加节点和边的多种方法。
G.add_node('a')#添加点a
G.add_node(1,1)#用坐标来添加点
G.add_edge('x','y')#添加边,起点为x，终点为y
G.add_weight_edges_from([('x','y',1.0)])#第三个输入量为权值
#也可以
list = [[('a','b',5.0),('b','c',3.0),('a','c',1.0)]
G.add_weight_edges_from([(list)])随后是图形显示的实现步骤。
#需要导入matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
nx.draw(G)
plt.show()
核心绘图参数详解
为了生成更精美的图形，我们将深入解析nx.draw()函数的用法。
nx.draw(G,pos = nx.random_layout(G)，node_color = 'b',edge_color = 'r',with_labels = True，font_size =18,node_size =20)
pos参数指定布局方式，常用选项包括spring_layout、random_layout、circle_layout和shell_layout。node_color控制节点颜色，支持r、b、y、k、w等缩写；同理，edge_color用于控制边的颜色。
with_labels参数决定节点是否显示名称；size参数设置节点大小；font_color指定文字颜色。
掌握上述内容后，即可绘制出网络上常见的NetworkX基础教程示例，效果大致如下。
高级可视化技巧
三、绘制精美网络图。
如果你希望得到如下效果的图形：
或者是这种风格：
亦或是另一种样式：
请继续阅读后续内容。
首先需要掌握两个关键绘图方法。
def draw_networkx_edges(G, pos,
edgelist=None,
width=1.0,
edge_color='k',
style='solid',
alpha=1.0,
edge_cmap=None,
edge_vmin=None,
edge_vmax=None,
ax=None,
arrows=True,
label=None,
**kwds):
G：图表
一个networkx图
pos：dictionary
将节点作为键和位置作为值的字典。
位置应该是长度为2的序列。
edgelist：边缘元组的集合
只绘制指定的边（默认= G.edges（））
width：float或float数组
边线宽度（默认值= 1.0）
edge_color：颜色字符串或浮点数组
边缘颜色。可以是单颜色格式字符串（default ='r'），
或者具有与edgelist相同长度的颜色序列。
如果指定了数值，它们将被映射到
颜色使用edge_cmap和edge_vmin，edge_vmax参数。
style：string
边线样式（默认='solid'）（实线|虚线|点线，dashdot）
alpha：float
边缘透明度（默认值= 1.0）
edge_ cmap：Matplotlib色彩映射
用于映射边缘强度的色彩映射（默认值=无）
edge_vmin，edge_vmax：float
边缘色图缩放的最小值和最大值（默认值=无）
ax：Matplotlib Axes对象，可选
在指定的Matplotlib轴中绘制图形。
arrows：bool，optional（default = True）
对于有向图，如果为真，则绘制箭头。
label：图例的标签
def draw_networkx_nodes(G, pos,
nodelist=None,
node_size=300,
node_color='r',
node_shape='o',
alpha=1.0,
cmap=None,
vmin=None,
vmax=None,
ax=None,
linewidths=None,
label=None,
**kwds):
G代表图表对象。
即一个NetworkX图实例。
pos：dictionary
将节点作为键和位置作为值的字典。
位置应该是长度为2的序列。
ax：Matplotlib Axes对象，可选
在指定的Matplotlib轴中绘制图形。
nodelist：list，可选
只绘制指定的节点（默认G.nodes（））
node_size：标量或数组
节点大小（默认值= 300）。如果指定了数组，它必须是
与点头长度相同。
node_color：颜色字符串或浮点数组
节点颜色。可以是单颜色格式字符串（default ='r'），
或者具有与点头相同长度的颜色序列。
如果指定了数值，它们将被映射到
颜色使用cmap和vmin，vmax参数。看到
matplotlib.scatter更多详细信息。
node_shape：string
节点的形状。规格为matplotlib.scatter
标记，'so ^> v <dph8'（默认='o'）之一。
alpha：float
节点透明度（默认值= 1.0）
cmap：Matplotlib色图
色彩映射节点的强度（默认=无）
vmin，vmax：float
节点色彩映射缩放的最小值和最大值（默认值=无）
线宽：[无|标量|序列]
符号边框的线宽（默认值= 1.0）
label：[无|串]
图例的标签
理解这两点后，你便能快速读懂几乎所有NetworkX精美图的源码。
参考网络图案例源码：http://networkx.github.io/。
以上就是使用Python NetworkX绘制精美网络图的完整教程，希望能为大家提供参考，欢迎支持本站。
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