График сетиX
Визуализируйте узлы и ребра с помощьюMatplotlib.
Обзор
Алгоритмические карты NetworkX перемещают взаимосвязанные узлы в массивы координат.
Функции сопоставления правильно связываются с конечными точками matplotlib внутри памяти браузера.
Код и вывод выполнения
Генерирует случайное связное дерево графов, построенное в исходном виде.
graphs.py
Попробуйте в редактореimport networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a graph
G = nx.erdos_renyi_graph(n=12, p=0.3, seed=42)
# Calculate centrality
centrality = nx.degree_centrality(G)
node_sizes = [v * 3000 for v in centrality.values()]
node_colors = list(centrality.values())
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
# Draw graph
nodes = nx.draw_networkx_nodes(
G, pos,
node_size=node_sizes,
node_color=node_colors,
cmap=plt.cm.viridis,
edgecolors='white',
linewidths=2
)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='gray', alpha=0.5, width=1.5)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_color='white', font_family='sans-serif', font_weight='bold')
plt.title("Network Connectedness", fontsize=14, pad=15)
plt.axis('off')
plt.show()Терминальный выход
Rendered Network Graph in the Graphs tab...Пошаговая реализация
- Алгоритмическая теория
- Рендеринг социальных узлов
- Топологические запросы