как рисовать ориентированные графы с помощью networkx в Python?

У меня есть несколько узлов, поступающих из сценария, которые я хочу отобразить на графике. Ниже я хочу использовать стрелку, чтобы перейти от A к D, и, вероятно, чтобы край тоже был окрашен в красный цвет или что-то в этом роде.

Это в основном похоже на путь от A к D, когда присутствуют все остальные узлы. вы можете представить каждый узел как город, и для путешествия от A к D требуются направления (со стрелками).

Этот код ниже строит график

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

G = nx.Graph()
G.add_edges_from(
    [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'F'),
     ('B', 'H'), ('B', 'G'), ('B', 'F'), ('C', 'G')])

val_map = {'A': 1.0,
           'D': 0.5714285714285714,
           'H': 0.0}

values = [val_map.get(node, 0.25) for node in G.nodes()]

nx.draw(G, cmap = plt.get_cmap('jet'), node_color = values)
plt.show()

но я хочу что-то вроде показанного на изображении.

Стрелки первого изображения и края красного цвета на втором изображении.

Полностью проработанный пример со стрелками только для красных краев:

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(
    [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'F'),
     ('B', 'H'), ('B', 'G'), ('B', 'F'), ('C', 'G')])

val_map = {'A': 1.0,
           'D': 0.5714285714285714,
           'H': 0.0}

values = [val_map.get(node, 0.25) for node in G.nodes()]

# Specify the edges you want here
red_edges = [('A', 'C'), ('E', 'C')]
edge_colours = ['black' if not edge in red_edges else 'red'
                for edge in G.edges()]
black_edges = [edge for edge in G.edges() if edge not in red_edges]

# Need to create a layout when doing
# separate calls to draw nodes and edges
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, cmap=plt.get_cmap('jet'), 
                       node_color = values, node_size = 500)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=red_edges, edge_color='r', arrows=True)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=black_edges, arrows=False)
plt.show()

Я добавил это только для полноты картины. Я многому научился у мариуса и mdml. Вот веса ребер. Извините за стрелки. Похоже, я не единственный, кто говорит, что ничего не поделаешь. Я не мог отобразить это с помощью ipython notebook. Мне пришлось перейти прямо с python, что было проблемой с получением моих краевых весов раньше.

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

G = nx.DiGraph()

G.add_edges_from([('A', 'B'),('C','D'),('G','D')], weight=1)
G.add_edges_from([('D','A'),('D','E'),('B','D'),('D','E')], weight=2)
G.add_edges_from([('B','C'),('E','F')], weight=3)
G.add_edges_from([('C','F')], weight=4)


val_map = {'A': 1.0,
                   'D': 0.5714285714285714,
                              'H': 0.0}

values = [val_map.get(node, 0.45) for node in G.nodes()]
edge_labels=dict([((u,v,),d['weight'])
                 for u,v,d in G.edges(data=True)])
red_edges = [('C','D'),('D','A')]
edge_colors = ['black' if not edge in red_edges else 'red' for edge in G.edges()]

pos=nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,edge_labels=edge_labels)
nx.draw(G,pos, node_color = values, node_size=1500,edge_color=edge_colors,edge_cmap=plt.cm.Reds)
pylab.show()

Вместо обычного nx.draw вы можете использовать:

nx.draw_networkx(G[, pos, arrows, with_labels])

Например:

nx.draw_networkx(G, arrows=True, **options)

Вы можете добавить параметры, инициализировав эту ** переменную следующим образом:

options = {
    'node_color': 'blue',
    'node_size': 100,
    'width': 3,
    'arrowstyle': '-|>',
    'arrowsize': 12,
}

Также некоторые функции поддерживают. directed=True parameter В этом случае это состояние является значением по умолчанию:

G = nx.DiGraph(directed=True)

Ссылка на networkx находится здесь .

Вам нужно использовать ориентированный граф вместо графа, т.е.

G = nx.DiGraph()

Затем создайте список цветов краев, которые вы хотите использовать, и передайте их в nx.draw (как показано @Marius).

Собирая все это вместе, я получаю изображение ниже. Все еще не совсем то изображение, которое вы показываете (я не знаю, откуда берутся ваши граничные веса), но гораздо ближе! Если вы хотите больше контролировать внешний вид выходного графа (например, получить стрелки, которые выглядят как стрелки), я бы попробовал NetworkX с Graphviz .

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.DiGraph()
g.add_nodes_from([1,2,3,4,5])
g.add_edge(1,2)
g.add_edge(4,2)
g.add_edge(3,5)
g.add_edge(2,3)
g.add_edge(5,4)

nx.draw(g,with_labels=True)
plt.draw()
plt.show()

Это просто, как нарисовать ориентированный граф с использованием python 3.x с помощью networkx. просто простое представление, которое можно изменять и раскрашивать и т. д. См. сгенерированный график здесь .

Примечание: это простое представление. Утяжеленные края могут быть добавлены как

g.add_edges_from([(1,2),(2,5)], weight=2)

и, следовательно, построил снова.

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()
G.add_node("A")
G.add_node("B")
G.add_node("C")
G.add_node("D")
G.add_node("E")
G.add_node("F")
G.add_node("G")
G.add_edge("A","B")
G.add_edge("B","C")
G.add_edge("C","E")
G.add_edge("C","F")
G.add_edge("D","E")
G.add_edge("F","G")

print(G.nodes())
print(G.edges())

pos = nx.spring_layout(G)

nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='r', arrows = True)

plt.show()