networkx: nx.draw未绘制

networkx是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。它提供了一种简单而灵活的方式来构建、分析和可视化网络结构。在networkx中，nx.draw函数用于绘制网络图形。

nx.draw函数可以将网络图形绘制在Matplotlib图形界面中。它可以根据网络的节点和边的位置信息将网络图形可视化出来。绘制的图形可以包含节点、边以及其他可定制的元素，如标签、颜色和形状。

使用nx.draw函数时，可以通过传递不同的参数来定制绘图的外观和行为。例如，可以指定节点的颜色、形状和大小，边的颜色和宽度，以及整个图形的布局方式等。

networkx库的优势在于它的简单性和灵活性。它提供了丰富的功能和方法，使得创建和操作复杂网络变得非常容易。同时，networkx还与其他科学计算库（如NumPy和SciPy）以及可视化库（如Matplotlib）紧密集成，使得进行网络分析和可视化变得更加便捷。

nx.draw函数的应用场景包括但不限于以下几个方面：

社交网络分析：可以使用nx.draw函数可视化社交网络中的用户关系，帮助分析社交网络的结构和特征。
生物网络分析：可以使用nx.draw函数绘制生物网络，如蛋白质相互作用网络，帮助研究生物系统的复杂性。
交通网络分析：可以使用nx.draw函数绘制交通网络，如道路网络或航空网络，帮助研究交通流量和路径规划等问题。
网络安全分析：可以使用nx.draw函数可视化网络安全中的攻击路径和漏洞，帮助评估网络的安全性和防御策略。

腾讯云提供了一系列与网络相关的产品，可以与networkx库结合使用来构建和管理复杂网络环境。其中，推荐的腾讯云产品包括：

云服务器（CVM）：提供可扩展的虚拟服务器实例，可用于搭建和运行网络应用程序。
云数据库MySQL版：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，可用于存储和管理网络数据。
云负载均衡（CLB）：提供流量分发和负载均衡的服务，可用于优化网络性能和可靠性。
云安全中心：提供全面的网络安全解决方案，包括DDoS防护、漏洞扫描和安全审计等功能。

更多关于腾讯云产品的详细介绍和文档可以在腾讯云官方网站上找到：https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

利用Python绘制精美网络关系图

最近发现一个特别好用的python库，能够绘制精美的关系图，俗话说有好东西要学会分享，所以袁厨就肝了这篇文章，大家可以参考一下。...利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行网络绘制等，Networkx主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构...小世界网络图上面这张图片是我绘制的社交关系图，其中蓝色节点代表的是度最高的节点，就是社交关系最复杂的节点。...学到这里基本的图就会画了，下面学习一下通过数据集进行绘制绘制网络图 6.导入数据进行绘图利用football数据集绘制社交关系图， import networkx as nx import matplotlib.pyplot...如果大家感觉Networkx不能满足大家的需求，绘制网络图的python库还有DGL，PyG。

10.9K4 1

Python3画图系列——Network

NetworkX 概述 NetworkX 主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。...安装networkx看以参见官网。...NetworkX学习关于networkx的学习可以参考如下网站： python复杂网络库networkx：基础网络分析之networkx python networkx学习案例学习学习案例前，请先导入下面的库...案例3 G = nx.cubical_graph() plt.subplot(121) nx.draw(G) plt.subplot(122) nx.draw(G, pos=nx.circular_layout...案例4 G = nx.path_graph(8) nx.draw(G) plt.show() ?

9302 0

networkx（图论）是什么

networkx工具作用：利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行网络绘制等如上图：图是用点和线来刻画离散事物集合中的每对事物间以某种方式相联系的数学模型...一是因为这只是一个空对象，并没有具体实际的数据（有点类似C#中类的概念）；二是因为Networkx库设计的初衷也并非为了绘制网络图，创建了对象后不会自动绘制其图像，通常需要借助matplotlib库加以实现...；当当前顶点没有未访问过的相邻顶点时，则回到上一个顶点，继续试探别的相邻顶点，直到所有的顶点都被访问过。...Platonic Cubical graph） plt.subplot(121) # 绘制子图,创建一个1行2列的图形，并选取第1行第1列的子图作为绘图背景 nx.draw(G) plt.subplot...说明： nx.draw(G, pos=None, ax=None, **kwds) ##G表示要绘制的网络图，pos是一个可选项，默认为None，其用于建立布局，不同的*_layout有不同的美化效果，

3.9K2 1

networkx之图遍历和图绘制

networkx之图遍历和图绘制文章目录 networkx之图遍历和图绘制图数据读取后默认标签（labels）为索引，如何使用编号id？图数据读取后，如何得到节点集和边集？...如何绘制多样的图？图数据读取后默认标签（labels）为索引，如何使用编号id？...在图数据读取后，我们在算法中处理数据时往往会对图的节点集和边集进行处理，下面提供几种遍历方式: ---- 如何绘制多样的图？...在绘制图时，有时我们可能需要为节点着不同的颜色，展示不同属性和大小等等，需要为边添加不同的线型，颜色、粗细等等，这时需要分步绘制，其各类属性如下： # 画点 draw_networkx_nodes(G,...—— 基本操作及画图下面以karate_club数据集为例绘制图： import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.karate_club_graph

1.8K2 0

networkx是什么

networkx工具作用：利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行网络绘制等如上图：图是用点和线来刻画离散事物集合中的每对事物间以某种方式相联系的数学模型...一是因为这只是一个空对象，并没有具体实际的数据（有点类似C#中类的概念）；二是因为Networkx库设计的初衷也并非为了绘制网络图，创建了对象后不会自动绘制其图像，通常需要借助matplotlib库加以实现...Graph 使用networkx模块draw()函数构造graph，使用matplotlib把图显示出来： nx.draw(g) import matplotlib.pyplot as plt plt.show...（3-regular Platonic Cubical graph） plt.subplot(121) # 绘制子图,创建一个1行2列的图形，并选取第1行第1列的子图作为绘图背景 nx.draw(G)...='b') #绘图函数 plt.show() #展示图结果：说明： nx.draw(G, pos=None, ax=None, **kwds) ##G表示要绘制的网络图，pos是一个可选项，默认为

4.8K6 0

❤️ Python 利用NetworkX绘制精美网络图 ❤️

文章目录一、NetworkX 概述二、NetworkX的安装三、NetworkX基础知识 1. 创建图 2. 网络图的加点和加边 3. 运用布局四、利用NetworkX实现关联类分析 1....一、NetworkX 概述 NetworkX 是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。...用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。...NetworkX基础知识 1....nx.draw(G, with_labels=True) plt.show() 运行效果如下：为了让网络图更美观可以调节nx.draw()方法里的参数 nx.draw(G, pos=nx.random_layout

1.7K3 1

【数学建模】——【python】实现【最短路径】【最小生成树】【复杂网络分析】

绘制图形：使用 nx.spring_layout 生成图节点的布局。使用 nx.draw 和 nx.draw_networkx_edge_labels 绘制图和边的权重。...pos = nx.spring_layout(G) plt.figure(figsize=(10, 8)) # 绘制原始图 nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size...(G, pos, edge_labels=labels) # 绘制MST nx.draw(mst, pos, with_labels=True, node_size=500, node_color="...绘制图形：使用 nx.spring_layout 生成图节点的布局。使用 nx.draw 和 nx.draw_networkx_edge_labels 绘制原始图及其边的权重。...使用 nx.draw 和 nx.draw_networkx_edge_labels 绘制MST及其边的权重。突出显示最短路径，使用不同颜色或加粗显示路径边。

1171 0

NetworkX，网络结构图最强绘制工具·····

1K3 0

Python数据分析利用NetworkX绘制网络图

NetworkX 概述 NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。...用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。 2....NetworkX的安装 pip install networkx -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 3....nx.draw(G, with_labels=True) plt.show() 运行结果如下： [qk6cjcsqvd.png] 为了让网络图更好看可以调节nx.draw()方法里的参数 nx.draw...利用NetworkX实现关联类分析利用 soccer.csv 中的数据，使用 Python 的 NetworkX 包按要求进行绘图。

7.4K4 2

Python - 使用 Matplotlib 可视化在 NetworkX 中生成的图形

, 3) nx.draw(G) plt.show() plt.savefig("filename.png") 该程序的初始阶段需要导入基本模块，“networkx”和“matplotlib.pyplot...算法第 1 步：导入所需的库：networkx 和 matplotlib.pyplot。第 2 步：使用 NetworkX 生成图形。第 3 步：使用 Matplotlib 绘制图形。...我们使用各种NetworkX函数和Matplotlib来创建绘图。我们首先使用 draw_networkx_nodes（）绘制节点，使用 draw_networkx_labels（）绘制标签。...为了可视化边缘，我们还使用 draw_networkx_edges（）函数绘制它们。此外，我们还使用 draw_networkx_edge_labels（）函数包含边缘权重。...现在，是时候在第一个子图上绘制原始图形了。我们使用索引 0 访问第一个子图，并使用 set_title（）函数设置其标题。

7121 1

关系图︱python 关系网络的可视化NetworkX(与Apple.Turicreate深度契合)

2K3 0

使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧

使用matplotlib绘制网络图matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它可以用于绘制各种类型的图形，包括网络图。...下面是一个简单的示例，演示如何使用matplotlib绘制一个简单的网络图：import matplotlib.pyplot as pltimport networkx as nx# 创建一个空的无向图...以下是一个简单的示例，展示如何使用seaborn绘制网络图：import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport networkx as...使用NetworkX进行复杂网络分析与可视化NetworkX是Python中用于创建、操作和研究复杂网络结构的库。它提供了丰富的功能，可以进行网络的构建、分析和可视化。...nx.draw(G, pos=nx.spring_layout(G), with_labels=True, node_color='skyblue', node_size=[v * 1000 for v

4992 0

有向图，无向图，网络图，加入权重。

import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx H = nx.path_graph(10) G.add_nodes_from(H) nx.draw...=True) plt.show() G=nx.Graph() G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(2,4),(2,5),(3,6),(4,8),(5,8),(3,7)]) nx.draw...MultiGraph, MultiDiGraph, etc nx.add_cycle(G, [0, 1, 2, 3]) nx.add_cycle(G, [10, 11, 12], weight=7) nx.draw...5): for j in range(i): if (abs(i-j) not in (1,4)): G.add_edge(i+1, j+1) nx.draw...nx G = nx.star_graph(20) pos = nx.spring_layout(G) colors = range(20) nx.draw(G, pos, node_color='#

9561 0

Python社交网络——NetworkX入门

特性 NetworkX是一个Python包，用于创建、操作和研究复杂网络的结构和功能。...自带的Cycle图 Python G4 = nx.cycle_graph(50) pos = nx.spring_layout(G4, iterations=200) nx.draw(G4, pos,...，而且分步绘制时pos是一个必须参数 pos = nx.spring_layout(G) # 分步绘制完整的图 # (1)绘制点，必须参数（G，pos）,还可以指定点集（列表或optional）（默认全点集...G4 = nx.cycle_graph(50) pos = nx.spring_layout(G4, iterations=200) nx.draw(G4, pos, node_color=range...，而且分步绘制时pos是一个必须参数 pos = nx.spring_layout(G) # 分步绘制完整的图 # (1)绘制点，必须参数（G，pos）,还可以指定点集（列表或optional）（默认全点集

1.4K4 0

复杂网络的简单路径、节点颜色图、边缘色图。

=":") # read edgelist from grid.edgelist H = nx.read_edgelist(path="grid.edgelist", delimiter=":") nx.draw...%s" % nx.center(G)) print("periphery: %s" % nx.periphery(G)) print("density: %s" % nx.density(G)) nx.draw...(8) nx.draw(G) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.cycle_graph(24...) pos = nx.spring_layout(G, iterations=200) nx.draw(G, pos, node_color=range(24), node_size=800, cmap...) pos = nx.spring_layout(G) colors = range(20) nx.draw(G, pos, node_color='#A0CBE2', edge_color=colors

5781 0

Networkx：Python的图论与复杂网络建模工具

提供了便捷的可视化接口，可以方便的绘制和显示网络图形。如何安装 Networkx 在使用 Networkx 之前，我们需要先安装这个库。...你可以使用 nx.draw(G, ax=ax, pos=pos, node_size=10, node_color=colors, alpha=0.5, with_labels=True) 来绘制图。...我们可以使用 nx.draw 函数来绘制图 G。在这个函数中，我们可以设置节点的大小、颜色、透明度等参数。...我们还可以使用 nx.draw_networkx_nodes 和 nx.draw_networkx_edges 函数分别绘制节点和边。...图形绘制问题：在使用 Networkx 绘制图形时，可能会遇到图形无法显示或者显示不完整的问题。这可能是因为 matplotlib 库的版本问题。

5301 0

Dijkstra算法

import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G1=nx.Graph()# 创建空的无向图 G1.add_weighted_edges_from...9:(15,4),10:(15,1),11: (20,4)}# 指定顶点位置 labels=nx.get_edge_attributes(G1,'weight')#设置边的labels为weight nx.draw...(G1,pos,with_labels=True,font_color='w')#绘制无向图 nx.draw_networkx_edge_labels(G1,pos,edge_labels=labels...: [1, 2, 3, 7, 10, 9, 11] 顶点 v1 到顶点 v11 的最短加权路径长度: 9 算法：Dijkstra算法‍是从起始点开始采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点直到扩展到终点为止

3771 0

python matplotlib、networkx图论

图论 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt g=nx.Graph() g.add_edge...('s','b') g.add_edge('v','d') nx.draw(g,with_labels=True) plt.show() #plt窗口，plot绘制 ?...直线和点的图形构造 import xml.dom.minidom import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt class Point:...lables,points = {},{} for p in bspData.Points: points[p] = (p.x, p.y) lables[p] = i i+=1 nx.draw

8313 0

随机几何图、自我图、四格图和克拉克哈特中心。

import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.random_geometric_graph(200, 0.125) # position...hub_ego = nx.ego_graph(G, largest_hub) # Draw graph pos = nx.spring_layout(hub_ego) nx.draw...grid pos = nx.spring_layout(G, iterations=100) plt.subplot(221) nx.draw(G, pos, font_size=8) plt.subplot...(222) nx.draw(G, pos, node_color='k', node_size=0, with_labels=False) plt.subplot(223) nx.draw(G, pos..., node_color='g', node_size=250, with_labels=False, width=6) plt.subplot(224) H = G.to_directed() nx.draw

1742 0

数据可视化第二版-03部分-12章-网络

==3.1 网络图参考:基于NetworkX构建复杂网络的应用案例网络图1-networkx # 网络图 from matplotlib import pyplot as plt import networkx...# with_labels是否显示标签，node_size节点大小，node_color节点颜色，node_shape节点形状，alpha透明度，linewidths线条宽度 # 左：跳跃式布局 nx.draw...", node_shape="o", alpha=1, width=1, font_size=12, font_color="black") plt.show() # 中：环形布局 nx.draw...width=1, font_size=12, font_color="black", pos=nx.circular_layout(G)) plt.show() # 右：随机布局 nx.draw...(G,node_size = 30, with_label = False) 绘制节点的尺寸为30，不带标签的网络图。

2083 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云