python - example - Cómo aumentar el espacio entre nodos para networkx.spring_layout

nx draw color

Question

Dibujando un gráfico clique con

import networkx as nx
....
nx.draw(G, layout=nx.spring_layout(G))

produce la siguiente imagen:

Obviamente, es necesario aumentar el espacio entre los nodos (por ejemplo, la longitud del borde). He buscado en Google y he encontrado esta sugerencia aquí:

Para algunos de los algoritmos de diseño hay un parámetro de "escala" que podría ayudar. p.ej

En 1 : importar networkx como nx

En 2 : G = nx.path_graph (4)

En [3]: pos = nx.spring_layout (G) #default to scale = 1

En [4]: ​​nx.draw (G, pos)

En [5]: pos = nx.spring_layout (G, scale = 2) # doble distancia entre todos los nodos

En [6]: nx.draw (G, pos)

Sin embargo, el parámetro de scale no parece tener ningún efecto.

¿Cuál es el método correcto para obtener un mejor dibujo?

Answer 1

Muy bien, mi respuesta es demasiado tarde para esta pregunta. Pero la solución a este problema radica en la versión 1.8 de NetworkX que aún no se ha lanzado, pero está disponible a través de git hub.

Haga lo siguiente para aumentar la distancia entre nodos:

 pos = nx.spring_layout(G,k=0.15,iterations=20)
# k controls the distance between the nodes and varies between 0 and 1
# iterations is the number of times simulated annealing is run
# default k =0.1 and iterations=50

Modifica estos parámetros para ver cómo funciona. Pero a pesar de esto, no hay garantía de que todos los nodos no se superpongan

Answer 2

Utilicé el parámetro de distancia óptima del diseño de Kamada Kawai y configuré la distancia entre los componentes no conectados a la distancia máxima en el gráfico. Probablemente haya una mejor manera de deshacerse de los diccionarios, pero esto es bastante fácil:

df = pd.DataFrame(index=G.nodes(), columns=G.nodes())
for row, data in nx.shortest_path_length(G):
for col, dist in data.items():
df.loc[row,col] = dist
df = df.fillna(df.max().max())
layout = nx.kamada_kawai_layout(G, dist=df.to_dict())