python-plot and networkx繪製網絡關係圖

一、用matplotlib繪製網絡圖　　

基本流程：
　　1. 導入networkx，matplotlib包
　　2. 創建網絡
　　3. 繪製網絡 nx.draw()
　　4. 創建佈局 pos = nx.spring_layout美化做用

最基本畫圖程序

import import networkx as nx #導入networkx包 import matplotlib.pyplot as plt G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1) #生成一個BA無標度網絡G nx.draw(G) #繪製網絡G plt.savefig("ba.png") #輸出方式1: 將圖像存爲一個png格式的圖片文件 plt.show() #輸出方式2: 在窗口中顯示這幅圖像 

二、networkx 提供畫圖的函數有：

1. draw（G，[pos,ax,hold]）
2. draw_networkx(G，[pos,with_labels])
3. draw_networkx_nodes(G,pos,[nodelist]) 繪製網絡G的節點圖
4. draw_networkx_edges(G,pos[edgelist]) 繪製網絡G的邊圖
5. draw_networkx_edge_labels(G, pos[, ...]) 繪製網絡G的邊圖，邊有label
   ---有layout 佈局畫圖函數的分界線---
6. draw_circular(G, **kwargs) Draw the graph G with a circular layout.
7. draw_random(G, **kwargs) Draw the graph G with a random layout.
8. draw_spectral(G, **kwargs) Draw the graph G with a spectral layout.
9. draw_spring(G, **kwargs) Draw the graph G with a spring layout.
10. draw_shell(G, **kwargs) Draw networkx graph with shell layout.
11. draw_graphviz(G[, prog]) Draw networkx graph with graphviz layout.

---

三、networkx 畫圖參數：
- node_size: 指定節點的尺寸大小(默認是300，單位未知，就是上圖中那麼大的點)
- node_color: 指定節點的顏色 (默認是紅色，能夠用字符串簡單標識顏色，例如'r'爲紅色，'b'爲綠色等，具體可查看手冊)，用「數據字典」賦值的時候必須對字典取值（.values()）後再賦值
- node_shape: 節點的形狀（默認是圓形，用字符串'o'標識，具體可查看手冊）
- alpha: 透明度 (默認是1.0，不透明，0爲徹底透明)
- width: 邊的寬度 (默認爲1.0)
- edge_color: 邊的顏色(默認爲黑色)
- style: 邊的樣式(默認爲實現，可選： solid|dashed|dotted,dashdot)
- with_labels: 節點是否帶標籤（默認爲True）
- font_size: 節點標籤字體大小 (默認爲12)
- font_color: 節點標籤字體顏色（默認爲黑色）
e.g. nx.draw(G,node_size = 30, with_label = False)
繪製節點的尺寸爲30，不帶標籤的網絡圖。

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四、佈局指定節點排列形式

pos = nx.spring_layout 

創建佈局，對圖進行佈局美化，networkx 提供的佈局方式有：
- circular_layout：節點在一個圓環上均勻分佈
- random_layout：節點隨機分佈
- shell_layout：節點在同心圓上分佈
- spring_layout： 用Fruchterman-Reingold算法排列節點（這個算法我不瞭解，樣子相似多中心放射狀）
- spectral_layout：根據圖的拉普拉斯特徵向量排列節
佈局也可用pos參數指定，例如，nx.draw(G, pos = spring_layout(G)) 這樣指定了networkx上以中心放射狀分佈.

五、按權重劃分爲重權值得邊和輕權值的邊

elarge=[(u,v) for (u,v,d) in G.edges(data=True) if d['weight'] >0.5]

esmall=[(u,v) for (u,v,d) in G.edges(data=True) if d['weight'] <=0.5]

六、將Matplotlib圖形保存爲全屏圖像

manager = plt.get_current_fig_manager()
manager.window.showMaximized()

七、分圖：

plt.figure(1, figsize=(9, 3))

plt.figure(2, figsize=(9, 3))

八、怎麼給plt.subplot加一個主標題？

有suptitle這個函數，專門生成總標題的 plt.figure() plt.suptitle('Main titile', fontsize=14) plt.subplot(1, 2, 1) plt.title('subtitle1') plt.subplot(1, 2, 2) plt.title('subtitle2') plt.show()

九、子圖合併一個圖，不知道數量

lens = len(all_sub_graphs) b = a = int(math.sqrt(lens)) if a*a < lens: b = b+1 plot = plt.subplot(a, b, i+1)

 十、matplotlib去掉座標軸刻度

 ax.set_axis_off() ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([])

 十一、label圖例有中文

#coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標籤 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負號 #有中文出現的狀況，須要u'內容'

十二、設置座標軸

ax = plt.gca() ax.set_xlabel('x-label', fontsize=fontsize) ax.set_ylabel('y-label', fontsize=fontsize) ax.set_title('Title', fontsize=fontsize)

1三、隨機顏色

def random_color(): color_arr = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'] color = ""
    for i in range(6): color += color_arr[random.randint(0, 14)] return "#"+color

1四、解決linux圖片中文亂碼

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']  # 用來正常顯示中文標籤

還不行就：

import os from matplotlib import font_manager as fm, rcParams import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() fpath = os.path.join(rcParams["datapath"], "D:/Anaconda3/Lib/site-packages/matplotlib\mpl-data/fonts/ttf/simhei.ttf") prop = fm.FontProperties(fname=fpath) fname = os.path.split(fpath)[1] ax.set_title(u'中文出來This is a special font: {}'.format(fname), fontproperties=prop) ax.set_xlabel('This 急急急 the default font', fontproperties=prop) plt.savefig("chinese.png")

圖例：

plt.legend(loc="best", prop=prop)

1五、畫垂直虛線

• vlines(x, ymin, ymax)
• hlines(y, xmin, xmax)

plt.vlines(x-values, -5, 100, colors="#808080", linestyles="dashed", label="baseline")

1六、圖例位置

plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = ['a', 'b'], loc = 'best')

除'best'，另外loc屬性有：'upper right', 'upper left', 'lower left', 'lower right', 'right', 'center left', 'center right', 'lower center', 'upper center', 'center'

1七、python中關於圖例legend在圖外的畫法簡析

ax1 = plt.gca() box = ax1.get_position() ax1.set_position([box.x0, box.y0, box.width , box.height* 0.8]) ax1.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(0.2, 1.12),ncol=3)

1八、