networkx/igraph (Python) 上指定的边长度

Question

我想用我拥有的数据可视化一个网络，并想用特定的边长度来绘制它们。我使用Python，并且尝试过networkx和igraph来绘图，但似乎都分配了固定的边长度。

a.）我想知道我是否写错了代码或者这些软件包实际上没有能力。如何正确实现 networkx 或 igraph 的指定边长？

b.) 如果networkx 和igraph 不能做到这一点，您可以建议什么包？ （最好是能承载8万个以上节点的。）

谢谢！

Answer 1

这应该可行：

import networkx as NX
import pygraphviz as PG

G = PG.AGraph()
nlist = "A B C D E".split()
a, b = "A A B", "B C D"
elist = zip(a.split(), b.split())

G.add_nodes_from(nlist)
G.add_edges_from(elist)
G.node_attr.update(color="red", style="filled")
G.edge_attr.update(color="blue", len="2.0", width="2.0")

print(G.edge_attr)
# returns {'color': 'red', 'width': '', 'len': '2.0'}

# add new edge with custom length (all others have length=2.0):
G.add_edge("C", "E", len="3.0", color="blue", width="2.0")

edge = G.get_edge("C", "E")
print(edge_attr)
# returns {'color': 'blue', 'width': '2.0', 'len': '3.0'}

# and you can confirm that introspection by drawing & printing this graph:
G.draw('somefolderandfilename.png', format='png', prog='neato')

大多数图形绘制算法都使用某些版本的 SMACOF，这当然会改变边长；然而，graphviz 布局引擎“neato”（作为上面“draw”的第二个参数提供）应该尽可能保留用户设置的边长。

我在这里使用的库确实足够坚固，可以处理 80,000 个节点。

Answer 2

AFAIK、networkx 和 igraph 没有根据给定的一组边长度推断节点位置的布局函数。
然而， netgraph 是一个用于实现更好的网络可视化的 Python 库，它确实实现了所需的功能几何节点布局。在下面的示例中，我使用边列表来表示网络，但 netgraph 也接受 networkx、igraph 和 graph-tool Graph 对象。

#!/usr/bin/env python

import matplotlib.pyplot as plt

from netgraph import Graph # pip install netgraph OR conda install -c conda-forge netgraph

# right triangle
edge_length = {
    (0, 1) : 0.3,
    (1, 2) : 0.4,
    (2, 0) : 0.5,
}
edges = list(edge_length.keys())

fig, ax = plt.subplots()
Graph(edges, edge_labels=edge_length, node_layout='geometric',
      node_layout_kwargs=dict(edge_length=edge_length), ax=ax)
ax.set_aspect('equal')
plt.show()

但不想使用 netgraph 进行绘图，则可以使用 get_geometric_layout 函数计算节点位置：

from netgraph import get_geometric_layout

pos = get_geometric_layout(edges, edge_length)

但是< /strong>，netgraph 使用非线性优化从边长推断节点位置。该计算与节点数量的平方成正比。对于可以合理表示为链路图（即最多几百个节点）的网络，计算时间相当短（<2 秒），但我从未尝试过在 80k 节点上运行该过程，我怀疑需要几天时间才能完成。