如何根据我的成员向量用不同的标签绘制我的图表？

Question

我有一张图，经过一些分类后，我提取了一个像这样的隶属向量：vector membership is : [1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]这意味着它的节点号0:4在同一类中。现在我需要绘制一个图表，其中具有相同编号的节点应该具有相同的标签。这里的标签数量是 3。最简单的方法是什么？

Answer 1

首先，您需要创建一个 Graph，其中有一个包含该节点标签的属性

import matplotlib.pyplot as plt

import networkx as nx

member_labels = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]

node_ids = list(range(len(member_labels)))

node_label_dict = dict(zip(node_ids, member_labels))

G = nx.Graph()

G.add_nodes_from(node_ids)

nx.set_node_attributes(G, node_label_dict, 'label')

所以现在您的 Graph 具有以下节点和属性

print(G.nodes(data=True))

#NodeDataView({0: {'label': 1}, 1: {'label': 1}, 2: {'label': 1}, 3: {'label': 1}, 4: {'label': 1}, 5: {'label': 2}, 6: {'label': 1}, 7: {'label': 2}, 8: {'label': 2}, 9: {'label': 2}, 10: {'label': 3}, 11: {'label': 3}, 12: {'label': 3}, 13: {'label': 3}})

现在你只需要绘制节点和标签

pos=nx.nx.spring_layout(G)

nx.nx.draw_networkx_nodes(G, pos)

更新

# Fixed the variable name

labels = nx.nx.draw_networkx_labels(G,pos, labels=node_label_dict)