Node size dependent on the node degree on NetworkX(节点大小取决于NetworkX上的节点度)

问题描述

我以.json文件的形式将我的Facebook数据导入我的计算机。数据的格式为：

{"nodes":[{"name":"Alan"},{"name":"Bob"}],"links":[{"source":0,"target:1"}]}

然后，我使用以下函数：

def parse_graph(filename):
"""
Returns networkx graph object of facebook
social network in json format
"""
G = nx.Graph()
json_data=open(filename)
data = json.load(json_data)
# The nodes represent the names of the respective people
# See networkx documentation for information on add_* functions
G.add_nodes_from([n['name'] for n in data['nodes']])
G.add_edges_from([(data['nodes'][e['source']]['name'],data['nodes'][e['target']]['name']) for e in data['links']])
json_data.close()
return G

要使此.json文件能够在NetworkX上使用图形。如果我找到节点的度数，我知道如何使用的唯一方法是：

degree = nx.degree(p)

其中p是我所有朋友的图表。现在，我想绘制该图，使节点的大小与该节点的度数相同。我该怎么做？

使用：

nx.draw(G,node_size=degree)

不起作用，我想不出其他方法。

推荐答案

针对使用Networkx 2.x的用户的更新

接口已从v1.x改为v2.x。networkx.degree不再返回dict，而是根据documentation返回DegreeView对象。

有从1.x迁移到2.x的指南here。

在这种情况下，基本上归结为使用dict(g.degree)而不是d = nx.degree(g)。

更新后的代码如下所示：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.Graph()
g.add_edges_from([(1,2), (2,3), (2,4), (3,4)])

d = dict(g.degree)

nx.draw(g, nodelist=d.keys(), node_size=[v * 100 for v in d.values()])
plt.show()

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nx.der(P)返回一个dict，而node_size keywod argument需要一个标量或一个大小数组。您可以按如下方式使用dict nx.der返回：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

g = nx.Graph()
g.add_edges_from([(1,2), (2,3), (2,4), (3,4)])

d = nx.degree(g)

nx.draw(g, nodelist=d.keys(), node_size=[v * 100 for v in d.values()])
plt.show()

这篇关于节点大小取决于NetworkX上的节点度的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！