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如何在用holoviews/bokeh绘制的networkx图形中更改颜色?

holoviews bokeh networkx

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Soerendip · 技术社区 · 6 年前

如何更改以下示例中各个节点的颜色?

%pylab inline

import pandas as pd
import networkx as nx
import holoviews as hv

hv.extension('bokeh')
G = nx.Graph()
ndxs = [1,2,3,4]
G.add_nodes_from(ndxs)
G.add_weighted_edges_from([(1,2,0), (1,3,1), (1,4,-1),
                           (2,4,1), (2,3,-1), (3,4,10)]) 

hv.extension('bokeh')
%opts Graph [width=400 height=400]
padding = dict(x=(-1.1, 1.1), y=(-1.1, 1.1))
hv.Graph.from_networkx(G, nx.layout.spring_layout).redim.range(**padding)

2 回复 | 直到 6 年前

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philippjfr 6 年前

当前定义的图形没有定义任何属性,但仍可以按节点索引着色。要按特定节点属性着色,可以使用 color_index 选项以及 cmap . 下面是我们如何通过“索引”着色

graph = hv.Graph.from_networkx(G, nx.layout.spring_layout)
graph.options(color_index='index', cmap='Category10').redim.range(**padding)

如果要在下一版本之前手动添加节点属性,则可以传入一个数据集,其中包含一个定义节点索引的键维度和任何要添加的属性,这些属性定义为值维度,例如:

nodes = hv.Dataset([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'A'), (4, 'B')], 'index', 'some_attribute')
hv.Graph.from_networkx(G, nx.layout.spring_layout, nodes=nodes).options(color_index='some_attribute', cmap='Category10')

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Soerendip 6 年前

%pylab inline

import pandas as pd
import networkx as nx
import holoviews as hv

hv.extension('bokeh')
G = nx.Graph()
ndxs = [1,2,3,4]
G.add_nodes_from(ndxs)
G.add_weighted_edges_from([(1,2,0), (1,3,1), (1,4,-1),
                           (2,4,1), (2,3,-1), (3,4,10)]) 

attributes = {ndx: ndx%2 for ndx in ndxs}
nx.set_node_attributes(G, attributes, 'some_attribute')

%opts Graph [width=400 height=400]
padding = dict(x=(-1.1, 1.1), y=(-1.1, 1.1))
hv.Graph.from_networkx(G, nx.layout.spring_layout)\
    .redim.range(**padding)\
    .options(color_index='some_attribute', cmap='Category10')