Skalierung von NetworkX-Knoten und Kanten proportional zur Adjazenzmatrix

Question

Hat NetworkX eine integrierte Methode zur Skalierung der Knoten und Kanten proportional zur Frequenz/Knoten-Knoten-Frequenz der Adjazenzmatrix? Ich versuche, die Größe der Knoten und des Textes basierend auf der Nachbarschaftsmatrixfrequenz und dem Gewicht der Kante basierend auf der Knoten-Knoten-Frequenz zu skalieren. Ich habe ein Frequenzattribut für das Diagramm erstellt, aber das löst nicht mein Problem, Informationen über die Knoten-Knoten-Frequenz an den Graphen zu übermitteln.

Also zweiteilige Frage:
1) Was sind Best Practices bei der Übertragung einer Adjazenzmatrix in ein networkX-Diagramm?
2) Wie verwende ich diese Informationen, um die Größe der Knoten und das Gewicht der Kanten zu skalieren?

## Compute Graph (G) 
G = nx.Graph(A) 

## Add frequency of word as attribute of graph 
def Freq_Attribute(G, A): 
    frequency = {} # Dictionary Declaration 
    for node in G.nodes(): 
     frequency[str(node)] = A[str(node)][str(node)] 
    return nx.set_node_attributes(G, 'frequency', frequency) 

Freq_Attribute(g,A) # Adds attribute frequency to graph, for font scale 

## Plot Graph with Labels 
plt.figure(1, figsize=(10,10)) 

# Set location of nodes as the default 
pos = nx.spring_layout(G, k=0.50, iterations=30) 

# Nodes 
node_size = 10000 
nodes1 = nx.draw_networkx_nodes(G,pos, 
         node_color='None', 
         node_size=node_size, 
         alpha=1.0) # nodelist=[0,1,2,3], 
nodes1.set_edgecolor('#A9C1CD') # Set edge color to black 

# Edges 
edges = nx.draw_networkx_edges(G,pos,width=1,alpha=0.05,edge_color='black') 
edges.set_zorder(3) 

# Labels 
nx.draw_networkx_labels(G,pos,labels=nx.get_node_attributes(G,'label'), 
         font_size=16, 
         font_color='#062D40', 
         font_family='arial') # sans-serif, Font=16 
# node_labels = nx.get_node_attributes(g, 'name') 
# Use 'g.graph' to find attribute(s): {'name': 'words'} 

plt.axis('off') 
#plt.show() 

Ich habe versucht Label font_size Einstellung, aber das hat nicht funktioniert .: font_size = nx.get_node_attributes (G, 'Frequenz')) + 8)

Answer 1

Ich habe versucht, die nach Ihrer anzupassen Bedarf:

import networkx as nx 
import matplotlib.pyplot as plt 

## create nx graph from adjacency matrix 
def create_graph_from_adj(A): 
    # A=[(n1, n2, freq),....] 
    G = nx.Graph() 
    for a in A: 
     G.add_edge(a[0], a[1], freq=a[2]) 
    return G 

A = [(0, 1, 0.5), (1, 2, 1.0), (2, 3, 0.8), (0, 2, 0.2), (3, 4, 0.1), (2, 4, 0.6)] 
## Compute Graph (G) 
G = create_graph_from_adj(A) 

plt.subplot(121) 

# Set location of nodes as the default 
spring_pose = nx.spring_layout(G, k=0.50, iterations=30) 

nx.draw_networkx(G,pos=spring_pose) 


plt.subplot(122) 
# Nodes 
default_node_size = 300 
default_label_size = 12 
node_size_by_freq = [] 
label_size_by_freq = [] 
for n in G.nodes(): 
    sum_freq_in = sum([G.edge[n][t]['freq'] for t in G.neighbors(n)]) 
    node_size_by_freq.append(sum_freq_in*default_node_size) 
    label_size_by_freq.append(int(sum_freq_in*default_label_size)) 

nx.draw_networkx_nodes(G,pos=spring_pose, 
         node_color='red', 
         node_size=node_size_by_freq, 
         alpha=1.0) 
nx.draw_networkx_labels(G,pos=spring_pose, 
         font_size=12, #label_size_by_freq is not allowed 
         font_color='#062D40', 
         font_family='arial') 

# Edges 
default_width = 5.0 
edge_width_by_freq = [] 
for e in G.edges(): 
    edge_width_by_freq.append(G.edge[e[0]][e[1]]['freq']*default_width) 
nx.draw_networkx_edges(G,pos=spring_pose, 
         width=edge_width_by_freq, 
         alpha=1.0, 
         edge_color='black') 

plt.show() 

Zunächst einmal wird die adjacency Reaktion nicht in Matrix-Format gegeben, aber IMHO das ist zu langweilig.

Zweitens erlaubt nx.draw_networkx_labels nicht unterschiedliche Schriftgröße für die Etiketten. Kann nicht helfen.

Zuletzt erlaubt die Kantenbreite und Knotengröße das jedoch. Daher werden sie basierend auf ihrer Frequenz und der Summe der ankommenden Frequenzen skaliert.

Ich hoffe, es hilft.