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  • 2020-06-08 20:45:03

    使用networkx绘制社交网络图

    lot as plt
    代码如下.

    import networkx as nx  # 导入networkx
    import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图工具
    // 绘制社交网络图
    G = nx.Graph()  # 声明一个图G
    //为图添加节点和边
    G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (3, 6), (4, 5), (5, 8), (6, 7), (7, 8), (7, 9), (8, 10)])
    nx.draw_networkx(G)  
    plt.show()  # 绘制 
    

    运行结果一个简简单单的社交网络图

    一个简简单单的网络社交图绘制完毕

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    • 简单易用
    • 绘图美观
    • 兼容Windows和Mac

    那么,亿图图示会是不错的选择!

    贴图为证:

    Azure网络图

    AWS网络图

    校园网络拓扑图

    以上网络图均由亿图图示软件绘制而成

     

    接下来我直接演示绘制过程:

    第一步,打开软件,选择“新建>网络图”,根据自己要绘制的图形类别进一步选择。

    亿图图示提供了AWS、Azure、GCP、基本网络图、思科网络拓扑图等多种网络图图形;

    新建画布

    第二步,从左侧的符号库拖放图形到画布合适的位置,支持图形自由旋转、缩放、换色等操作;

     

    符号自由拖放

    亿图图示拥有丰富的图形符号库,26000+个矢量图形,大大省去了你绘制单个组件所需的时间。

    比如网络图类型下的符号库,就分为计算机和显示器、服务器、网络和外设、详细网络图、安控设备、活动目录等类型,每种类型下都拥有众多图形符号,基本能满足你的绘图需求。

    值得一提的是,最新版亿图图示还增加了“自定义符号库”的新功能,支持导入图片、SVG、EDT符号库等文件,满足用户更多样的绘图需求。

    自定义符号库

    第三步,选择合适的连接线,表达出该网络系统中各种设备的关系。

    连线

    简单三步,一幅网络图就完成了。

    感兴趣的小伙伴,可以自己体验下

    当然,如果你想绘图更快,可以考虑亿图图示的模板中心,选择合适的网络图模板,支持一键使用,非常方便

    展开全文
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    网络拓扑图形如网络结构,并且由箭头线条、节点、路线三个因素组成。网络工程师在绘制网络图时,为了展示网络传输方式和途径,通常将网络节点设备和通信介质进行物理布局。网络拓扑图的结构类型有:星型、环型、树型、总线型、网状、分布式结构、等等。


    网络图一般用处

    在计算机及软件行业较为常见网络图。清晰简洁网络图的作用有:可以设计出好的网络架线布局方案,有利于后期的检修。高质量、美观、清晰的网络图对于大公司而言可以起到对外展示企业形象的目的,外行人看了也会觉得舒服。
    酒店网络图


    怎样绘制网络图

    其实网络图的绘制非常简单,只要按照以下步骤就能绘制出美观清晰的网络图。

    第一步:在电脑上打开“亿图图示“软件,或者搜索亿图图示官网,打开亿图在线。

    第二步:点击新建按钮,依次点击“软件/计算机”-“网络图”。
    网络图新建
    第三步:在网络图模板中找到自己喜欢的模板,点击打开。
    网络图模板
    第四步:打开模板后双击文本框可以编辑文字,然后根据实际情况具体调整布局。
    网络图元素
    第五步:完成绘制后,可根据自己的实际需要点击保存(快捷键Ctrl+S)、下载、打印、分享等按钮,保存自己的作品。
    网络图保存


    网络图绘制软件——亿图图示

    亿图图示是一款高性价比的综合办公绘图软件,软件内部含260多种绘图类型以及海量模板素材可以帮助办公人士轻松绘制网络图,能够快速提高你的工作效率。亿图图示兼容多个系统平台,例如:Windows、Mac以及Linux等。也可以直接进入亿图官网启动亿图在线版作图。亿图图示操作简单,界面整洁,创作无压力。
    数据中心网络图


    为什么选择亿图图示绘制网络图?

    1、操作简单,无门槛

    亿图图示是没有任何技术门槛的,绘图时可自动对齐、吸附,拖拽更方便。

    2、多版兼容,操作便捷

    亿图图示不仅有桌面下载版,还有在线网页版。并且兼容Mac、Linux和Windows等三种系统,绘图无障碍。用户可以随时找回绘图进度。

    3、丰富的资源随意使用

    亿图图示含有丰富的绘图类型和海量符号,用户可以使用超过26000种的图形模板和矢量符号。

    4、兼容性强,可以导出多种格式

    亿图图示将图表可以转化的格式有:PDF、SVG、PNG 、Word、Excel、PPT等,支持Visio格式的批量导入和导出。

    亿图图示下载链接

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  • 简单网络图制作软件 盗版的 非常好用,不卡顿,十分好用
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    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。所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前排的是:762,中间一排是:459,后排的一组是:510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可,她会安排学习的。

    二、NetworkX 的安装

    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。

    1. 网络图的加点和加边

    运行效果如下:

    为了让网络图更美观可以调节 方法里的参数

    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)

    1. 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:

    运行效果如下:

    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()。

    Jupyter Notebook 环境中读取 samples.xlsx,打印其 info(),结果如下:

    1. 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。所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前排的是:762,中间一排是:459,后排的一组是:510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可,她会安排学习的。

    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) 随机分布网络图

    运行效果如下:

    (2) Fruchterman-Reingold 算法排列节点网络图

    运行效果如下:

    (3) 同心圆分布网络图

    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。
    你要不要也来试试,用 Python 测测你和女神的颜值差距(仅供娱乐,请勿联想) 如果真的遇到好的同事,那算你走运,加油,抓紧学到手。
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