Vẽ đồ thị đa cấp với networkx?

Question

Tôi đang cố gắng hình dung một vài biểu đồ có nút đại diện cho các đối tượng khác nhau. Tôi muốn tạo ra một hình ảnh mà trông giống như ai ở đây:

Về cơ bản, tôi cần một cốt truyện 3D và khả năng để vẽ các cạnh giữa các nút trên cùng cấp hoặc nút trên mức độ khác nhau.

Answer 1

Câu trả lời dưới đây có thể không phải là giải pháp hoàn chỉnh, nhưng là bản trình diễn làm việc để hiển thị biểu đồ 3D bằng networkx. networkx như vậy không thể hiển thị đồ thị 3D. Chúng tôi sẽ phải cài đặt mayavi để điều đó xảy ra.

import networkx as nx 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from mayavi import mlab 

import random 

def draw_graph3d(graph, graph_colormap='winter', bgcolor = (1, 1, 1), 
       node_size=0.03, 
       edge_color=(0.8, 0.8, 0.8), edge_size=0.002, 
       text_size=0.008, text_color=(0, 0, 0)): 

    H=nx.Graph() 

    # add edges 
    for node, edges in graph.items(): 
     for edge, val in edges.items(): 
      if val == 1: 
       H.add_edge(node, edge) 

    G=nx.convert_node_labels_to_integers(H) 

    graph_pos=nx.spring_layout(G, dim=3) 

    # numpy array of x,y,z positions in sorted node order 
    xyz=np.array([graph_pos[v] for v in sorted(G)]) 

    # scalar colors 
    scalars=np.array(G.nodes())+5 
    mlab.figure(1, bgcolor=bgcolor) 
    mlab.clf() 

    #---------------------------------------------------------------------------- 
    # the x,y, and z co-ordinates are here 
    # manipulate them to obtain the desired projection perspective 
    pts = mlab.points3d(xyz[:,0], xyz[:,1], xyz[:,2], 
         scalars, 
         scale_factor=node_size, 
         scale_mode='none', 
         colormap=graph_colormap, 
         resolution=20) 
    #---------------------------------------------------------------------------- 

    for i, (x, y, z) in enumerate(xyz): 
     label = mlab.text(x, y, str(i), z=z, 
          width=text_size, name=str(i), color=text_color) 
     label.property.shadow = True 

    pts.mlab_source.dataset.lines = np.array(G.edges()) 
    tube = mlab.pipeline.tube(pts, tube_radius=edge_size) 
    mlab.pipeline.surface(tube, color=edge_color) 

    mlab.show() # interactive window 

# create tangled hypercube 
def make_graph(nodes): 

    def make_link(graph, i1, i2): 
     graph[i1][i2] = 1 
     graph[i2][i1] = 1 

    n = len(nodes) 

    if n == 1: return {nodes[0]:{}} 

    nodes1 = nodes[0:n/2] 
    nodes2 = nodes[n/2:] 
    G1 = make_graph(nodes1) 
    G2 = make_graph(nodes2) 

    # merge G1 and G2 into a single graph 
    G = dict(G1.items() + G2.items()) 

    # link G1 and G2 
    random.shuffle(nodes1) 
    random.shuffle(nodes2) 
    for i in range(len(nodes1)): 
     make_link(G, nodes1[i], nodes2[i]) 

    return G 

# graph example 
nodes = range(10) 
graph = make_graph(nodes) 
draw_graph3d(graph) 

Mã này được sửa đổi từ một trong các ví dụ here. Vui lòng đăng mã trong trường hợp này, khi bạn thành công trong việc đạt được mục tiêu.