Python如何使用Networkx实现复杂的人物关系图？ |
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Python如何使用Networkx实现复杂的人物关系图？
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本文学习建议和用到的知识点： 1、学习建议：在画人物关系图的时候，建议提前先整理好自己需要的数据，缕清人物关系；本文提供了一个完整的案例，可以正常运行查看效果； 2、本文用到的Python知识点为Python的network模块的使用、列表的基本操作、循环的使用、excel文件的读写、pandas应用、matplotlib应用、类的使用、元组的操作等，便于大家阅读本文前提前对相关知识进行回顾。 1 简单引入日常工作、生活中我们经常会遇到一些复杂的事务关系，比如人物关系，那如何才能清楚直观的看清楚这些任务关系呢？比如我们从网上搜索1个人物关系图，大家看看：声明：以下图片来源于网络，如果涉及版权问题，请联系作者删除。本文仅供学习，不做他用。  在这里插入图片描述那我们如何使用Python来实现类似的人物关系图呢？这里我们需要用到Python的networkx模块，它可以帮助我们很好的显示我们需要的效果。2 关于Networkx2.1 Networkx简单说明NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的 Python 库;可以创建、分析和可视化各种类型的网络，例如社交网络、Web图、生物网络等;NetworkX可以用来创建各种类型的网络，包括有向图和无向图;提供各种方法来添加、删除和修改网络中的节点和边;NetworkX还提供许多图的算法和分析工具;NetworkX还提供多种方式来可视化网络。2.2 Networkx部分源码NetworkX支持四种图，从以下源码可以看出：Python37\Lib\site-packages\networkx\classes__init__.py 以下是源码内容 from .graph import Graph from .digraph import DiGraph from .multigraph import MultiGraph from .multidigraph import MultiDiGraph from .ordered import * from .function import *from networkx.classes import filtersfrom networkx.classes import coreviews from networkx.classes import graphviews from networkx.classes import reportviews 四种图即为：图 说明 Graph 无多重边无向图 DiGraph 无多重边有向图 MultiGraph 有多重边无向图 MultiDiGraph 有多重边有向图 而本文我们要用的是 Graph，它主要是用点和线来刻画离散事务集合，每对事务之间以某种方式相联系的数学模型；Graph可以用来表示的关系图为人物关系图、流程图等等；以下为Graph的几个方法源码：Python37\Lib\site-packages\networkx\classes\graph.py 以下为draw_networkx_nodes方法源码：def draw_networkx_nodes( G, pos, nodelist=None, node_size=300, node_color="#1f78b4", node_shape="o", alpha=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, ax=None, linewidths=None, edgecolors=None, label=None, margins=None, ): """Draw the nodes of the graph G. 以下为draw_networkx_edges源码：def draw_networkx_edges( G, pos, edgelist=None, width=1.0, edge_color="k", style="solid", alpha=None, arrowstyle="-|>", arrowsize=10, edge_cmap=None, edge_vmin=None, edge_vmax=None, ax=None, arrows=None, label=None, node_size=300, nodelist=None, node_shape="o", connectionstyle="arc3", min_source_margin=0, min_target_margin=0, ): r"""Draw the edges of the graph G. 以下为draw_networkx_labels源码：def draw_networkx_labels( G, pos, labels=None, font_size=12, font_color="k", font_family="sans-serif", font_weight="normal", alpha=None, bbox=None, horizontalalignment="center", verticalalignment="center", ax=None, clip_on=True, ): """Draw node labels on the graph G. 以下为circular_layout源码：def circular_layout(G, scale=1, center=None, dim=2):dim=2 only """Position nodes on a circle. Parametersundefined G : NetworkX graph or list of nodes A position will be assigned to every node in G. scale : number (default: 1) Scale factor for positions. center : array-like or None Coordinate pair around which to center the layout. dim : int Dimension of layout. If dim>2, the remaining dimensions are set to zero in the returned positions. If dim1) self.character = self.data_content'character1'.>drop_duplicates().values.tolist() self.characters = self.data_content['character1', 'character2', 'num'] 比如我们打印一下self.characters：0 菩提祖师 孙悟空 9 1 唐僧 孙悟空 9 2 如来佛祖 孙悟空 9 3 观音菩萨 孙悟空 9 4 牛魔王 孙悟空 9 5 猪八戒 孙悟空 9 6 沙和尚 孙悟空 9 7 白龙马 孙悟空 9 8 孙悟空 唐僧 6 9 猪八戒 唐僧 6 10 沙和尚 唐僧 6 11 白龙马 唐僧 6 12 观音菩萨 唐僧 6 13 老鼠精 唐僧 6 14 老鼠精 托塔天王 4 15 哪吒 托塔天王 4 16 木吒 托塔天王 4 17 金吒 托塔天王 4 18 木吒 观音菩萨 2 19 红孩儿 观音菩萨 2 20 金吒 如来佛祖 1 21 铁扇公主 牛魔王 2 22 红孩儿 牛魔王 2 23 红孩儿 铁扇公主 1 24 哪吒 太乙真人 1 25 太乙真人 元始天尊 7 26 云中子 元始天尊 7 27 玉鼎真人 元始天尊 7 28 王母娘娘 元始天尊 7 29 鸿钧老祖 元始天尊 7 30 姜子牙 元始天尊 7 31 太上老君 鸿钧老祖 3 32 灵宝天尊 鸿钧老祖 3 33 雷震子 云中子 1 34 杨戬 玉鼎真人 1 35 沉香 杨戬 2 36 三圣母 杨戬 2 37 元始天尊 鸿钧老祖 3 38 托塔天王 孙悟空 9 3.3 获取颜色数据获取颜色数据self.colors = self.data_content'color'.drop_duplicates().values.tolist() print(self.colors) 颜色获取如下：颜色的输出：'antiquewhite', 'aqua', 'aquamarine', 'azure', 'beige', 'bisque', 'black', 'blanchedalmond', 'aliceblue', 'blue', 'blueviolet', 'brown', 'burlywood', 'cadetblue', 'darkkhaki', 'chartreuse', 'chocolate', 'coral', 'cornflowerblue', 'cornsilk', 'crimson', 'cyan', 'darkblue', 'darkcyan', 'darkgoldenrod', 'darkgray', 'darkgreen', 'darkmagenta', 'darkgrey' 3.4 添加边数据self.my_graph = nx.Graph() for i in self.characters.index: self.my_graph.add_edge(self.characters.character1i, self.characters.character2i, weight=self.characters.numi) 3.5 定义边及权重定义两个边，边给权重，s起点，e终点，w权重edge1 = (s, e) for (s, e, w) in self.my_graph.edges(data=True) if (w'weight' >= 1) edge2 = (s, e) for (s, e, w) in self.my_graph.edges(data=True) if (w'weight' >= 5) 3.6 图的布局、点、边和标签图的布局pos = nx.circular_layout(self.my_graph)点 nx.draw_networkx_nodes(self.my_graph, pos, alpha=1, node_size=300, node_color=self.colors, node_shape='o') 边 nx.draw_networkx_edges(self.my_graph, pos, edgelist=edge1, width=1, alpha=0.3, edge_color='g', style='dashed') nx.draw_networkx_edges(self.my_graph, pos, edgelist=edge2, width=1.5, alpha=0.5, edge_color='red') 标签 nx.draw_networkx_labels(self.my_graph, pos, font_size=9) 3.7 展示结果结果显示 plt.axis('off') plt.title('西游记重点人物简单关系图（只是示例）') plt.rcParams'font.size' = 8plt.rcParams'font.sans-serif' = 'SimHei' plt.show() 3.8 完整源码代码语言：python代码运行次数：3复制# -*- coding:utf-8 -*- # 作者：虫无涯 # 作用：network应用 import subprocess import sys # 如果需要通过本文运行器运行代码，需要加上这句 subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "networkx"]) import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt class TestRelation(): def __init__(self): super(TestRelation, self).__init__() # 获取目标文件数据 self.data = "./relation.xls" self.data_content = pd.DataFrame(pd.read_excel(self.data)) self.character = self.data_content['character1'].drop_duplicates().values.tolist() self.characters = self.data_content[['character1', 'character2', 'num']] print(self.characters) def test_relation(self): # 设置画布大小，可以使用默认的 # plt.figure(figsize=(4, 5)) # 获取颜色数据 self.colors = self.data_content['color'].drop_duplicates().values.tolist() print(self.colors) self.my_graph = nx.Graph() # 添加边 for i in self.characters.index: self.my_graph.add_edge(self.characters.character1[i], self.characters.character2[i], weight=self.characters.num[i]) # 定义两个边，边给权重，s起点，e终点，w权重 edge1 = [(s, e) for (s, e, w) in self.my_graph.edges(data=True) if (w['weight'] >= 1)] edge2 = [(s, e) for (s, e, w) in self.my_graph.edges(data=True) if (w['weight'] >= 5)] # 图的布局 pos = nx.circular_layout(self.my_graph) # 点 nx.draw_networkx_nodes(self.my_graph, pos, alpha=1, node_size=300, node_color=self.colors, node_shape='o') # 边 nx.draw_networkx_edges(self.my_graph, pos, edgelist=edge1, width=1, alpha=0.3, edge_color='g', style='dashed') nx.draw_networkx_edges(self.my_graph, pos, edgelist=edge2, width=1.5, alpha=0.5, edge_color='red') # 标签 nx.draw_networkx_labels(self.my_graph, pos, font_size=9) # 结果显示 plt.axis('off') plt.title('西游记重点人物简单关系图（只是示例）') plt.rcParams['font.size'] = 8 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文乱码 # plt.show() plt.savefig("pic02.jpg") if __name__ == "__main__": relation = TestRelation() relation.test_relation()4 人物关系效果图运行上边的完整源码得到如下效果： 在这里插入图片描述我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！ |
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