绘制基本网络图

用matplotlib绘制网络图

基本流程：

1. 导入networkx，matplotlib包

2. 建立网络

3. 绘制网络 nx.draw()

4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用

最基本画图程序

1 import networkx as nx             #导入networkx包2 import matplotlib.pyplot as plt 3 G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1)   #生成一个BA无标度网络G4 nx.draw(G)                               #绘制网络G5 plt.savefig("ba.png")           #输出方式1: 将图像存为一个png格式的图片文件6 plt.show()                            #输出方式2: 在窗口中显示这幅图像

networkx 提供画图的函数有：

1. 1. draw（G，[pos,ax,hold]）
   2. draw_networkx(G，[pos,with_labels])
   3. draw_networkx_nodes(G,pos,[nodelist]) 绘制网络G的节点图
   4. draw_networkx_edges(G,pos[edgelist]) 绘制网络G的边图
   5. draw_networkx_edge_labels(G, pos[, ...]) 绘制网络G的边图，边有label
      ---有layout 布局画图函数的分界线---
   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.

networkx 画图参数：

- node_size: 指定节点的尺寸大小(默认是300，单位未知，就是上图中那么大的点)

- node_color: 指定节点的颜色 (默认是红色，可以用字符串简单标识颜色，例如'r'为红色，'b'为绿色等，具体可查看手册)，用“数据字典”赋值的时候必须对字典取值（.values()）后再赋值

- node_shape: 节点的形状（默认是圆形，用字符串'o'标识，具体可查看手册）

- alpha: 透明度 (默认是1.0，不透明，0为完全透明)

- width: 边的宽度 (默认为1.0)

- edge_color: 边的颜色(默认为黑色)

- style: 边的样式(默认为实现，可选： solid|dashed|dotted,dashdot)

- with_labels: 节点是否带标签（默认为True）

- font_size: 节点标签字体大小 (默认为12)

- font_color: 节点标签字体颜色（默认为黑色）

e.g. nx.draw(G,node_size = 30, with_label = False)

绘制节点的尺寸为30，不带标签的网络图。

networkx 画图参数：

- node_size: 指定节点的尺寸大小(默认是300，单位未知，就是上图中那么大的点)

- node_color: 指定节点的颜色 (默认是红色，可以用字符串简单标识颜色，例如'r'为红色，'b'为绿色等，具体可查看手册)，用“数据字典”赋值的时候必须对字典取值（.values()）后再赋值

- node_shape: 节点的形状（默认是圆形，用字符串'o'标识，具体可查看手册）

- alpha: 透明度 (默认是1.0，不透明，0为完全透明)

- width: 边的宽度 (默认为1.0)

- edge_color: 边的颜色(默认为黑色)

- style: 边的样式(默认为实现，可选： solid|dashed|dotted,dashdot)

- with_labels: 节点是否带标签（默认为True）

- font_size: 节点标签字体大小 (默认为12)

- font_color: 节点标签字体颜色（默认为黑色）

e.g. nx.draw(G,node_size = 30, with_label = False)

绘制节点的尺寸为30，不带标签的网络图。

 

布局指定节点排列形式

pos = nx.spring_layout

建立布局，对图进行布局美化，networkx 提供的布局方式有：

- circular_layout：节点在一个圆环上均匀分布

- random_layout：节点随机分布

- shell_layout：节点在同心圆上分布

- spring_layout： 用Fruchterman-Reingold算法排列节点

- spectral_layout：根据图的拉普拉斯特征向量排列节

布局也可用pos参数指定，例如，nx.draw(G, pos = spring_layout(G)) 这样指定了networkx上以中心放射状分布.

绘制划分后的社区

先看一段代码，代码源自

partition = community.best_partition(User)size = float(len(set(partition.values())))pos = nx.spring_layout(G)count = 0.for com in set(partition.values()) :    count = count + 1.    list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys()                                if partition[nodes] == com]                     nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 50,                                node_color = str(count / size))nx.draw_networkx_edges(User,pos,with_labels = True, alpha=0.5 )plt.show()

communit.best_partition 是社区划分方法，算法是根据Vincent D.Blondel 等人于2008提出，是基于modularity optimization的heuristic方法.

partition的结果存在字典数据类型：

{'1': 0, '3': 1, '2': 0, '5': 1, '4': 0, '6': 0}

单引号里的数据是key，也就是网络中节点编号。

冒号后面的数值，表示网络中节点的编号属于哪个社区。也就是社区标号。如'6': 0表示6节点属于0社区

list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys() if partition[nodes] == com]

每次循环list_nodes结果是社区i对应的用户编号。

如第一次循环结果是com = 0, list_nodes= ['1','2','4','6']

第二次循环的结果是com = 1, list_nodes = ['3','6']

这样每次循环，画出一个社区的所有节点：

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 50,                                node_color = str(count / size))

循环结束后通过颜色来标识不同社区.