python networkx中的图例

杜邦

我有以下代码来绘制带有节点的图,但我无法添加适当的图例:(对不起,我无法发布图像,似乎我没有足够的声誉)

我想要一个具有4种颜色的图例,例如“浅蓝色=已过时,红色=草稿,黄色=重新发布,深蓝色=初始化”。

我已经看到一些“分散”的解决方案,但是我认为它太复杂了。有办法plt.legend(G.nodes)吗?

这是代码:

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
G=nx.Graph()
G.add_node("kind1")
G.add_node("kind2")
G.add_node("Obsolete")
G.add_node("Draft")
G.add_node("Release")
G.add_node("Initialisation")
val_map = {'kind1': 2,'kind2': 2,'Obsolete': 2,'Initialisation': 1,'Draft': 4,'Release': 3}
values = [val_map.get(node, 0) for node in G.nodes()]
nodes = nx.draw(G, cmap = plt.get_cmap('jet'), node_color = values)

plt.legend(G.nodes())
plt.show() 
杜邦

非常感谢您的帮助,但这并不是我想要的。我进行了很少的更改,因此可以使颜色图例的名称与节点的名称不同。

这是最终代码:

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# For color mapping
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cmx

G=nx.Graph()
G.add_node("kind1")
G.add_node("kind2")
G.add_node("kind3")
G.add_node("kind4")
G.add_node("kind5")
G.add_node("kind6")

# You were missing the position.
pos=nx.spring_layout(G)
val_map = {'kind1': 2,'kind2': 2,'kind3': 2,'kind4': 1,'kind5':4,'kind6': 3}
#I had this list for the name corresponding t the color but different from the node name
ColorLegend = {'Obsolete': 2,'Initialisation': 1,'Draft': 4,'Release': 3}
values = [val_map.get(node, 0) for node in G.nodes()]
# Color mapping
jet = cm = plt.get_cmap('jet')
cNorm  = colors.Normalize(vmin=0, vmax=max(values))
scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=jet)

# Using a figure to use it as a parameter when calling nx.draw_networkx
f = plt.figure(1)
ax = f.add_subplot(1,1,1)
for label in ColorLegend:
    ax.plot([0],[0],color=scalarMap.to_rgba(ColorLegend[label]),label=label)

# Just fixed the color map
nx.draw_networkx(G,pos, cmap = jet, vmin=0, vmax= max(values),node_color=values,with_labels=True,ax=ax)

# Setting it to how it was looking before.                                                                                                              
plt.axis('off')
f.set_facecolor('w')

plt.legend()

f.tight_layout()
plt.show()

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