利用Python绘制关系网络图

我们在做数据可视化时，要展现多个元素之间的相互关系时（比如人物关系图），常会用到网络图。
今天我们就分享一个在 Python 里绘制网络图的库：NetworkX，并显示它的基本操作。

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。
NetworkX 支持创建简单无向图、有向图和多重图；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富。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。

二、NetworkX 的安装

  1. pip install networkx -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

三、NetworkX 基础知识

1. 创建图

可以利用 networkx 创建四种图：Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph，分别为无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。
import network as nxG = nx.Graph()G = nx.DiGraph()G = nx.MultiGraph()G = nx.MultiDiGraph()

2. 网络图的加点和加边

  1. import networkx as nx

  2. import matplotlib.pyplot as plt

  3. G = nx.DiGraph()

  4. G.add_node('z') # 添加节点z

  5. G.add_nodes_from([1, 2, 3]) # 添加节点 1 2 3

  6. G.add_edge('x', 'y') # 添加边 起点为x 终点为y

  7. G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3)]) # 添加多条边

  8. # 网络图绘制与显示

  9. nx.draw(G, with_labels=True)

  10. 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(G), node_color = 'b', edge_color = 'r', with_labels = True, font_size =18, node_size =20)

  • G：待绘制的网络图G

  • node_size：指定节点的尺寸大小(默认是300)

  • node_color: 指定节点的颜色 (可以用字符串简单标识颜色，例如'r'为红色，'g'为绿色这样)

  • node_shape: 节点的形状（默认是圆形，用字符串'o'标识）

  • alpha: 透明度 (默认是1.0，不透明，0为完全透明)

  • width: 边的宽度 (默认为1.0)

  • edge_color: 边的颜色(默认为黑色)

  • style: 边的样式(默认为实现，可选：solid | dashed | dotted | dashdot

  • with_labels：节点是否带标签

  • font_size: 节点标签字体大小

  • font_color: 节点标签字体颜色（默认为黑色）

3. 运用布局

circular_layout：节点在一个圆环上均匀分布
random_layout：节点随机分布
shell_layout：节点在同心圆上分布
spring_layout：用 Fruchterman-Reingold 算法排列节点（样子类似多中心放射状）
spectral_layout：根据图的拉普拉斯特征向量排列节点
绘制网络图实例如下：

  1. import networkx as nx

  2. import matplotlib.pyplot as plt

  3. # 初始化一个有向图对象

  4. DG = nx.DiGraph()

  5. DG.add_node('X')

  6. # 添加节点 传入列表

  7. DG.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

  8. print(f'输出图的全部节点：{DG.nodes}')

  9. print(f'输出节点的数量：{DG.number_of_nodes()}')

  10. # 添加边 传入列表 列表里每个元素是一个元组 元组里表示一个点指向另一个点的边

  11. DG.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('D', 'A'), ('E', 'A'), ('E', 'D')])

  12. DG.add_edge('X', 'C')

  13. print(f'输出图的全部边:{DG.edges}')

  14. print(f'输出边的数量：{DG.number_of_edges()}')

  15. # 可自定义节点颜色

  16. colors = ['pink', 'blue', 'green', 'yellow', 'red', 'brown']

  17. # 运用布局

  18. pos = nx.circular_layout(DG)

  19. # 绘制网络图

  20. nx.draw(DG, pos=pos, with_labels=True, node_size=200, width=0.6, node_color=colors)

  21. # 展示图片

  22. plt.show()

运行效果如下：
输出图的全部节点：['X', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E']输出节点的数量：6输出图的全部边:[('X', 'C'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('D', 'A'), ('E', 'A'), ('E', 'D')]输出边的数量：7

四、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。

1. 提取数据

统计不同俱乐部（Club）的球员数量，从球员最多的五个俱乐部抽取 50 名球员信息(球员数量最多的俱乐部抽取 30 名，剩下 4 个俱乐部各抽取 5 名)构成新的 DataFrame，打印其 info()。

  1. import pandas as pd

  2. df = pd.read_csv('soccer.csv', encoding='gbk')

  3. data = df['Club'].value_counts()

  4. # 球员人数最多的5个俱乐部

  5. clubs = list(data.index[:5])

  6. # 球员数量最多的俱乐部抽取30名

  7. df1 = df[df['Club'] == clubs[0]].sample(30, axis=0)

  8. # 剩下4个俱乐部各抽取5名

  9. df2 = df[df['Club'] == clubs[1]].sample(5, axis=0)

  10. df3 = df[df['Club'] == clubs[2]].sample(5, axis=0)

  11. df4 = df[df['Club'] == clubs[3]].sample(5, axis=0)

  12. df5 = df[df['Club'] == clubs[4]].sample(5, axis=0)

  13. # 合并多个DataFrame

  14. result = pd.concat([df1, df2, df3, df4, df5], axis=0, ignore_index=True)

  15. # 打乱DataFrame顺序

  16. new_result = result.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

  17. # new_result.info()

  18. # 抽样的数据保存到excel

  19. new_result.to_excel('samples.xlsx')

Jupyter Notebook 环境中读取 samples.xlsx，打印其 info()，结果如下：
import pandas as pddf = pd.read_excel('samples.xlsx')df.info()

2. 画网络图

在提取出的数据的基础上，通过判断球员是否属于同一俱乐部，绘出随机分布网络图、Fruchterman-Reingold 算法排列节点网络图与同心圆分布网络图。尽可能让网络图美观，如为属于同一俱乐部的节点设置相同的颜色。
将每个球员当作网络图中一个节点，计算节点之间的连通关系，同属一个俱乐部则连通。

  1. import pandas as pd

  2. df = pd.read_excel('samples.xlsx')

  3. df = df.loc[::, ['Name', 'Club']]

  4. print(df['Club'].value_counts())

  5. datas = df.values.tolist()

  6. name = [datas[i][0] for i in range(len(datas))]

  7. nodes = [str(i) for i in range(len(datas))]

  8. club = [datas[i][1] for i in range(len(datas))]

  9. # print(nodes)

  10. df = pd.DataFrame({'姓名': name, '节点编号': nodes, '所属俱乐部': club})

  11. df.to_csv('nodes_info.csv')

  12. with open('record.txt', 'w') as f:

  13. for i in range(len(nodes)):

  14. for j in range(i, len(nodes) - 1):

  15. if datas[i][1] == datas[j 1][1]: # 属于同一俱乐部

  16. f.write(f'{nodes[i]}-{nodes[j 1]}-{datas[i][1]}' '\n')

(1) 随机分布网络图

import networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom collections importCounterdf = pd.read_csv('nodes_info.csv')['所属俱乐部']items = df.valuesprint(Counter(items))node_colors = []# 5个俱乐部   属于同一个俱乐部的节点设置相同颜色for item in items:if item == 'Free Agents':        node_colors.append('red')elif item == 'Real Madrid':        node_colors.append('yellow')elif item == 'Chelsea':        node_colors.append('blue')elif item == 'FC Barcelona':        node_colors.append('green')elif item == 'Manchester Utd':        node_colors.append('pink')DG = nx.MultiGraph()DG.add_nodes_from([str(i) for i in range(0, 50)])DG.nodes()with open('record.txt', 'r') as f:    con = f.read().split('\n')edges_list = []for i in con[:-1]:    edges_list.append(tuple(i.split('-')[:2]))print(edges_list)DG.add_edges_from(edges_list)# 运用布局pos = nx.random_layout(DG)      # 节点随机分布# 绘制网络图nx.draw(DG, pos, with_labels=True, node_size=200, width=0.6, node_color=node_colors)# 显示图片plt.show()
运行效果如下：

(2) Fruchterman-Reingold 算法排列节点网络图

  1. import networkx as nx

  2. import matplotlib.pyplot as plt

  3. import pandas as pd

  4. from collections importCounter

  5. df = pd.read_csv('nodes_info.csv')['所属俱乐部']

  6. items = df.values

  7. print(Counter(items))

  8. node_colors = []

  9. # 5个俱乐部 属于同一个俱乐部的节点设置相同颜色

  10. for item in items:

  11. if item == 'Free Agents':

  12. node_colors.append('red')

  13. elif item == 'Real Madrid':

  14. node_colors.append('yellow')

  15. elif item == 'Chelsea':

  16. node_colors.append('blue')

  17. elif item == 'FC Barcelona':

  18. node_colors.append('green')

  19. elif item == 'Manchester Utd':

  20. node_colors.append('pink')

  21. DG = nx.MultiGraph()

  22. DG.add_nodes_from([str(i) for i in range(0, 50)])

  23. DG.nodes()

  24. with open('record.txt', 'r') as f:

  25. con = f.read().split('\n')

  26. edges_list = []

  27. for i in con[:-1]:

  28. edges_list.append(tuple(i.split('-')[:2]))

  29. print(edges_list)

  30. DG.add_edges_from(edges_list)

  31. # 运用布局

  32. pos = nx.spring_layout(DG) # 用Fruchterman-Reingold算法排列节点（样子类似多中心放射状）

  33. # 绘制网络图

  34. nx.draw(DG, pos, node_size=10, width=0.6, node_color=node_colors)

  35. # 显示图片

  36. plt.show()

运行效果如下：

(3) 同心圆分布网络图

import networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom collections importCounterdf = pd.read_csv('nodes_info.csv')['所属俱乐部']items = df.valuesprint(Counter(items))node_colors = []# 5个俱乐部   属于同一个俱乐部的节点设置相同颜色for item in items:if item == 'Free Agents':        node_colors.append('red')elif item == 'Real Madrid':        node_colors.append('yellow')elif item == 'Chelsea':        node_colors.append('blue')elif item == 'FC Barcelona':        node_colors.append('green')elif item == 'Manchester Utd':        node_colors.append('pink')DG = nx.MultiGraph()DG.add_nodes_from([str(i) for i in range(0, 50)])DG.nodes()with open('record.txt', 'r') as f:    con = f.read().split('\n')edges_list = []for i in con[:-1]:    edges_list.append(tuple(i.split('-')[:2]))print(edges_list)DG.add_edges_from(edges_list)# 运用布局pos = nx.shell_layout(DG)         # 节点在同心圆上分布# 绘制网络图nx.draw(DG, pos, with_labels=True, node_size=200, width=0.6, node_color=node_colors)# 显示图片plt.show()
运行效果如下：
以上就是利用 NetworkX 绘制关系网络图的常用方法。
本文的数据和代码：
https://306t.com/file/23159928-465081046
来源：Python数据之道
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