【Python】NetworkX，一个神奇的可视化库！

周末了，给大家分享个networkx可视化的案例，这个案例是官方的一个案例，有很多东西可以参考学习的。

任    务：分析1886-1985年的国际象棋对局数据，绘制多路有向图，节点尺寸为胜利个数，连接宽度为对局个数。

官方链接：https://networkx.org/documentation/stable/auto_examples/drawing/plot_chess_masters.html#sphx-glr-download-auto-examples-drawing-plot-chess-masters-py

数据格式：

1、数据读取和构图首先来读取数据和简单的可视化。后台回复【下棋】获取数据集。

import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('chess_masters_WCC.csv')
df.columns
'''
Index(['Event', 'Site', 'Date', 'EventDate', 'ECO', 'Round', 'White', 'Black',
       'Result', 'Moves'],
      dtype='object')
'''


# 从连接表创建MultiDiGraph多路有向图
G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'White', 'Black', edge_attr=True, create_using=nx.MultiDiGraph())
print('棋手（节点）个数', G.number_of_nodes()) # 25
print('棋局（连接）个数', G.number_of_edges()) # 685
pos = nx.spring_layout(G, seed=10)
nx.draw(G, pos)  # 初步可视化


# 连通域分析: 将G转为无向图，分析连通域
H = G.to_undirected()
for each in nx.connected_components(H):
    print('连通域')
    print(H.subgraph(each))
    print('包含节点')
    print(each)
    print('\n')

2、边和节点大小设置

根据我们任务规定边和节点可视化属性规则，如任意两个棋手之间的边长，和棋局数成正比；棋手节点大小和赢棋次数成正比。

# 将G转为无向-单连接图
H = nx.Graph(G)


# 两个棋手节点之间的 连接宽度 与 棋局个数 成正比
edgewidth = [len(G.get_edge_data(u, v)) for u, v in H.edges()]


# 棋手节点的大小 与 赢棋次数 成正比
wins = dict.fromkeys(G.nodes(), 0) # 生成每个棋手作为key的dict


for (u, v, d) in G.edges(data=True):
    r = d["Result"].split("-")
    if r[0] == "1":
        wins[u] += 1.0
    elif r[0] == "1/2":
        wins[u] += 0.5
        wins[v] += 0.5
    else:
        wins[v] += 1.0
nodesize = [wins[v] * 50 for v in H]

3、数据可视化

开始我们的可视化，布局用kamada_kawai_layout，这布局其实就是个坐标列表，如果对于布局不满意，可以手动调整，把一些遮挡的节点挪一挪。节点和边，可以分开可视化的，然后叠起来。其实这个networkx可视化，有非常多的内容可以讲，后面出一个系列。

# 布局
pos = nx.kamada_kawai_layout(H)


# 手动微调节点的横坐标（越大越靠右）、纵坐标（越大越靠下）
pos["Reshevsky, Samuel H"] += (0.05, -0.10)
pos["Botvinnik, Mikhail M"] += (0.03, -0.06)
pos["Smyslov, Vassily V"] += (0.05, -0.03)


fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12),dpi=800)


# 可视化连接
nx.draw_networkx_edges(H, pos, alpha=0.3, width=edgewidth, edge_color="m")


# 可视化节点
nx.draw_networkx_nodes(H, pos, node_size=nodesize, node_color="#210070", alpha=0.9)


# 节点名称文字说明
label_options = {"ec": "k", "fc": "white", "alpha": 0.7}
nx.draw_networkx_labels(H, pos, font_size=14, bbox=label_options)


# 标题和图例
font = {"fontname": "Helvetica", "color": "k", "fontweight": "bold", "fontsize": 16}
ax.set_title("World Chess Championship Games: 1886 - 1985", font)
# 图例字体颜色
font["color"] = "r"


# 文字说明
ax.text(
    0.80,
    0.10,
    "edge width = # games played",
    horizontalalignment="center",
    transform=ax.transAxes,
    fontdict=font,
)
ax.text(
    0.80,
    0.06,
    "node size = # games won",
    horizontalalignment="center",
    transform=ax.transAxes,
    fontdict=font,
)


# 调整图的大小，提高可读性
ax.margins(0.1, 0.05)
fig.tight_layout()
plt.axis("off")
plt.show()

edge_color="skyblue"

edge_color="#008B8B"