Python基于network模块制作电影人物关系图
本文介绍如何利用Python的network模块构建《复仇者联盟4》人物关系图。通过pandas读取数据,使用Graph类添加节点与边,并展示两种布局算法:圆环布局与Fruchterman-Reingold力引导算法的效果对比,帮助读者掌握复杂网络可视化的基本方法。
network模块简介
在现实世界中,人与事物之间存在着直接或间接的联系,最终交织成一张庞大的关系网。Python中的network模块是一款专注于图论和复杂网络建模的工具,其内置了多种常用的图分析与网络处理算法。
该模块提供了四种基础图类型: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)。其中,Graph模型通过点和线来刻画离散对象集合中各元素间的联系,是数学建模中的常用形式。
《复仇者联盟4》人物关系图绘制
接下来,我们将以《复仇者联盟4》的人物关系为例进行具体分析。
import pandas as pd
#导入绘图模块
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取文件
aa =r'F:\\python入门\\python编程锦囊\\Code(实例源码及使用说明)\\Code(实例源码及使用说明)\\Code(实例源码及使用说明)\\09\\data\\fl4.xls'
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(aa))
#去除重复项,并转换成列表
df1=df['label1'].drop_duplicates().values.tolist()
df2=df[['label1','label2','weight']]
#设置画布大小
plt.figure(figsize=(6, 5))
#颜色数据
colors = df['color'].drop_duplicates().values.tolist()
#G:图表,一个networkx图
G = nx.Graph()
# 添加边
for i in df2.index:
G.add_edge(df2.label1[i], df2.label2[i], weight=df2.weight[i])
# 定义两个边,并给边赋予权重,其中u是起点,v是终点,d是权重
edge1 = [(u, v) for (u, v, d) in G.edges(data=True) if (d['weight'] >=1)]
edge2 = [(u, v) for (u, v, d) in G.edges(data=True) if (d['weight'] >=15)]
# 图的布局
# 节点在一个圆环上均匀分布
pos = nx.circular_layout(G)
#用Fruchterman-Reingold算法排列节点
#pos=nx.spring_layout(G)
#节点随机分布
#pos=nx.spring_layout(G)
# 点
#node_size指定节点的尺寸大小,默认值为300
#node_color指定节点的颜色,默认值为红色
#node_shape节点的形状,默认值为圆形,用o表示
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, alpha=1, node_size=200,node_color=colors,node_shape='o')
#nx.draw_networkx_nodes(G, pos, alpha=1, node_size=300,node_color=colors,node_shape='p')
# 边
#pos:字典类型,节点作为键、位置作为值。位置是长度为2的序列
#edgelist:边缘元组的集合,只绘制指定的边,默认值为G.edges()
#width边的宽度,默认值为1.0
#alpha透明度,默认值为1.0(不透明),0为完全透明
#edge_color边的颜色,默认值为黑色
#style边的样式,默认值为实线。
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=edge1,width=1, alpha=0.3, edge_color='g', style='dashed')
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=edge2, width=1.5, alpha=0.5, edge_color='red')
# 标签
#font_size节点标签字体大小,默认值为12
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=9)
# 生成结果
plt.axis('off')
plt.title('《复仇者联盟4》人物关系图')
plt.rcParams['font.size'] = 10
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码
plt.show()
生成的图表结果如下:

优化布局:Fruchterman-Reingold算法
为了减少线条交叉,我们可以采用力引导算法Fruchterman-Reingold来排列节点位置。实现这一效果仅需修改两行代码:
#用Fruchterman-Reingold算法排列节点
pos=nx.spring_layout(G)
# 点
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, alpha=1, node_size=300,node_color=colors,node_shape='p')
调整后的图表结果如下:

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