👉引言💎
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官方参考文档：
👉networks？
networkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。
对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相同的，即允许出现自循环，但是不允许两个顶点之间存在多条边，即出现平行边。边和顶点都可以有自定义的属性，属性称作边和顶点的数据，每一个属性都是一个Key:Value对。
一、将该表格中的数据以图的形式可视化
- 首先导入所需要的包，以及上面信息表所在的路径
from matplotlib import pyplot as plt # 绘图 import networkx as nx import pandas as pd # 读取exal文件 path=r'D:\date\python\study\saveLab\附件1.xlsx'
然后完成图的初始化，将表用pandas读取为DataFrame
将表格信息转换为一个字典，其中key为 边集，表示了边的信息，value为 距离集合，表示了对应的边的距离（权重weight）
再然后就是比较关键的一点，也是细节比较多的一点：
用draw方法绘制图像，这里面的参数信息要搞清楚
pos是以什么样的布局排图，一般有：
- spectral_layout：根据图的拉普拉斯特征向量排列节点
- 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
这五种，然后指定颜色color，这里也可以用 颜色映射条（cmap），然后后面指定相应的映射参数（取多种颜色的话就是 放置一个list作为映射表），代码中使用的是 随机生成1,20范围的随机数 一共14次，因为一共14个点
plt.figure() plt.subplot(111) G = nx.Graph() # 建立一个空的无向图G DF = pd.read_excel(path) DF.set_index(DF.columns[0], inplace=True) DF.fillna(0, inplace=True) ans = {} for i in range(1, DF.shape[0] + 1): for j in range(1, DF.shape[1] + 1): t = (i, j) ans[t] = DF.loc[i, j] for K in list(ans.keys()): if ans[K] == 0: ans.pop(K) list(map(lambda e: G.add_edge(*e), list(ans.keys()))) pos = nx.spring_layout(G) cm = plt.get_cmap('rainbow') T=list(G.edges) #fen nx.draw_networkx_nodes(G, pos=pos, cmap=cm, node_color=[np.random.randint(1, 20) for _ in range(14)]) nx.draw_networkx_edges(G, pos=pos, edge_cmap=cm, edgelist=T, edge_color=[np.random.randint(1, 10) for _ in range(24)]) nx.draw_networkx_labels(G, pos=pos) # label_options = {"ec": "k", "fc": "white", "alpha": 0.5} nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos=pos, edge_labels=ans, rotate=0) plt.show() # 显示一个点Ea
可视化如下所示：
将一些结点以虚线相连，并且突出9号结点：
list(map(lambda e: G.add_edge(*e), list(ans.keys()))) ---------------------------------以下为代码修改部分-------------------------- E_list2 = [(1, 2), (3, 4), (3, 6), (4, 10), (7, 11), (8, 13), (12, 13)] # list(map(lambda X: DEL(X), E_list2)) pos = nx.spring_layout(G) cm = plt.get_cmap('rainbow') T=list(G.edges) T2=list(G.nodes) T2.remove(9) nx.draw_networkx_nodes(G, pos=pos, cmap=cm, nodelist=T2, node_color=[np.random.randint(1, 20) for _ in range(13)]) nx.draw_networkx_nodes(G, pos=pos, cmap=cm, nodelist=[9],node_color='black',node_size=1000,node_shape='*') nx.draw_networkx_edges(G, pos=pos, edge_cmap=cm, edgelist=T, edge_color=[np.random.randint(1, 10) for _ in range(24)]) nx.draw_networkx_edges(G, pos=pos, edge_color='black', edgelist=E_list2, style='--') nx.draw_networkx_labels(G, pos=pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos=pos,labels={9:'9'},font_color='white') #设置表 nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos=pos, edge_labels=ans, rotate=0) plt.show() # 显示一个点Ea time-=
这些主要是基于上面的代码做一些修改
💖写在最后💖：
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！伙伴们，明天见！
