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  • 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...
    • 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
  • Python 利用NetworkX绘制精美网络图

    万次阅读 多人点赞 2020-08-08 10:30:31
    Python数据分析,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...本文简要介绍了NetworkX第三方库、安装、一些基础知识,最后以一个实例展示利用NetworkX绘制网络图,实现关联类分析。

    原文链接:https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112
    创作不易,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。

    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

    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 nx 
    G = nx.Graph()
    G = nx.DiGraph()
    G = nx.MultiGraph()
    G = nx.MultiDiGraph()
    

    2. 网络图的加点和加边

    import networkx as nx
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    G = nx.DiGraph()
    G.add_node('z')     # 添加节点z
    G.add_nodes_from([1, 2, 3])   # 添加节点 1 2 3
    G.add_edge('x', 'y')          # 添加边  起点为x  终点为y
    G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3)])   # 添加多条边
    
    # 网络图绘制与显示
    nx.draw(G, with_labels=True)
    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:

    import networkx as nx
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 初始化一个有向图对象
    DG = nx.DiGraph()
    DG.add_node('X')
    # 添加节点   传入列表
    DG.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
    print(f'输出图的全部节点:{DG.nodes}')
    print(f'输出节点的数量:{DG.number_of_nodes()}')
    # 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
    DG.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('D', 'A'), ('E', 'A'), ('E', 'D')])
    DG.add_edge('X', 'C')
    print(f'输出图的全部边:{DG.edges}')
    print(f'输出边的数量:{DG.number_of_edges()}')
    # 可自定义节点颜色
    colors = ['pink', 'blue', 'green', 'yellow', 'red', 'brown']
    # 运用布局
    pos = nx.circular_layout(DG)
    # 绘制网络图
    nx.draw(DG, pos=pos, with_labels=True, node_size=200, width=0.6, node_color=colors)
    # 展示图片
    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()。

    import pandas as pd
    
    df = pd.read_csv('soccer.csv', encoding='gbk')
    data = df['Club'].value_counts()
    # 球员人数最多的5个俱乐部
    clubs = list(data.index[:5])
    
    # 球员数量最多的俱乐部抽取30名
    df1 = df[df['Club'] == clubs[0]].sample(30, axis=0)
    # 剩下4个俱乐部各抽取5名
    df2 = df[df['Club'] == clubs[1]].sample(5, axis=0)
    df3 = df[df['Club'] == clubs[2]].sample(5, axis=0)
    df4 = df[df['Club'] == clubs[3]].sample(5, axis=0)
    df5 = df[df['Club'] == clubs[4]].sample(5, axis=0)
    
    # 合并多个DataFrame
    result = pd.concat([df1, df2, df3, df4, df5], axis=0, ignore_index=True)
    # 打乱DataFrame顺序
    new_result = result.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
    # new_result.info()
    # 抽样的数据保存到excel
    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 pd
    
    df = 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。

    import pandas as pd
    
    df = pd.read_excel('samples.xlsx')
    df = df.loc[::, ['Name', 'Club']]
    print(df['Club'].value_counts())
    datas = df.values.tolist()
    name = [datas[i][0] for i in range(len(datas))]
    nodes = [str(i) for i in range(len(datas))]
    club = [datas[i][1] for i in range(len(datas))]
    # print(nodes)
    df = pd.DataFrame({'姓名': name, '节点编号': nodes, '所属俱乐部': club})
    df.to_csv('nodes_info.csv')
    with open('record.txt', 'w') as f:
        for i in range(len(nodes)):
            for j in range(i, len(nodes) - 1):
                if datas[i][1] == datas[j+1][1]:      # 属于同一俱乐部
                    f.write(f'{nodes[i]}-{nodes[j + 1]}-{datas[i][1]}' + '\n')
    

    (1) 随机分布网络图

    import networkx as nx
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    from collections import Counter
    
    df = pd.read_csv('nodes_info.csv')['所属俱乐部']
    items = df.values
    print(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

    import networkx as nx
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    from collections import Counter
    
    df = pd.read_csv('nodes_info.csv')['所属俱乐部']
    items = df.values
    print(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.spring_layout(DG)      # 用Fruchterman-Reingold算法排列节点(样子类似多中心放射状)
    # 绘制网络图
    nx.draw(DG, pos, node_size=10, width=0.6, node_color=node_colors)
    # 显示图片
    plt.show()
    

    运行效果如下:

    (3) 同心圆分布网络图

    import networkx as nx
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    from collections import Counter
    
    df = pd.read_csv('nodes_info.csv')['所属俱乐部']
    items = df.values
    print(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:

    作者:叶庭云
    公众号:微信搜一搜【修炼Python】 分享学习文档、教程资料和简历模板
    CSDN:https://yetingyun.blog.csdn.net/
    本文仅用于交流学习,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。
    热爱可抵岁月漫长,发现求知的乐趣,在不断总结和学习中进步,与诸君共勉。

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  • 【网络】绘制基本网络图

    千次阅读 2017-12-02 17:07:57
    绘制基本网络图用matplotlib绘制网络图基本流程:1. 导入networkx,matplotlib包2. 建立网络3. 绘制网络 nx.draw()4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用最基本画图程序import import networkx as nx #导入...

    绘制基本网络图

    用matplotlib绘制网络图
    基本流程:
    1. 导入networkx,matplotlib包
    2. 建立网络
    3. 绘制网络 nx.draw()
    4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用
    最基本画图程序

    import import networkx as nx             #导入networkx包
    import matplotlib.pyplot as plt 
    G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1)   #生成一个BA无标度网络G
    nx.draw(G)                               #绘制网络G
    plt.savefig("ba.png")           #输出方式1: 将图像存为一个png格式的图片文件
    plt.show()                            #输出方式2: 在窗口中显示这幅图像 
    

    networkx 提供画图的函数有:

    1. draw(G,[pos,ax,hold])
    2. draw_networkx(G,[pos,with_labels])
    3. draw_networkx_nodes(G,pos,[nodelist]) 绘制网络G的节点图
    4. draw_networkx_edges(G,pos[edgelist]) 绘制网络G的边图
    5. draw_networkx_edge_labels(G, pos[, ...]) 绘制网络G的边图,边有label
      ---有layout 布局画图函数的分界线---
    6. draw_circular(G, **kwargs) Draw the graph G with a circular layout.
    7. draw_random(G, **kwargs) Draw the graph G with a random layout.
    8. draw_spectral(G, **kwargs) Draw the graph G with a spectral layout.
    9. draw_spring(G, **kwargs) Draw the graph G with a spring layout.
    10. draw_shell(G, **kwargs) Draw networkx graph with shell layout.
    11. draw_graphviz(G[, prog]) Draw networkx graph with graphviz layout.

    networkx 画图参数:
    node_size: 指定节点的尺寸大小(默认是300,单位未知,就是上图中那么大的点)
    node_color: 指定节点的颜色 (默认是红色,可以用字符串简单标识颜色,例如'r'为红色,'b'为绿色等,具体可查看手册),用“数据字典”赋值的时候必须对字典取值(.values())后再赋值
    node_shape: 节点的形状(默认是圆形,用字符串'o'标识,具体可查看手册)
    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(默认为True)
    font_size: 节点标签字体大小 (默认为12)
    font_color: 节点标签字体颜色(默认为黑色)
    e.g. nx.draw(G,node_size = 30, with_label = False)
    绘制节点的尺寸为30,不带标签的网络图。


    布局指定节点排列形式

    pos = nx.spring_layout
    

    建立布局,对图进行布局美化,networkx 提供的布局方式有:
    - 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(这个算法我不了解,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
    布局也可用pos参数指定,例如,nx.draw(G, pos = spring_layout(G)) 这样指定了networkx上以中心放射状分布.

    绘制划分后的社区

    先看一段代码,代码源自site

    partition = community.best_partition(User)
    size = float(len(set(partition.values())))
    pos = nx.spring_layout(G)
    count = 0.
    
    for com in set(partition.values()) :
        count = count + 1.
        list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys()
                                    if partition[nodes] == com]                 
        nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 50,
                                    node_color = str(count / size))
    
    nx.draw_networkx_edges(User,pos,with_labels = True, alpha=0.5 )
    plt.show()
    

    communit.best_partition 是社区划分方法,算法是根据Vincent D.Blondel 等人于2008提出,是基于modularity optimization的heuristic方法.
    partition的结果存在字典数据类型:
    {'1': 0, '3': 1, '2': 0, '5': 1, '4': 0, '6': 0}
    单引号里的数据是key,也就是网络中节点编号。
    冒号后面的数值,表示网络中节点的编号属于哪个社区。也就是社区标号。如'6': 0表示6节点属于0社区

     list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys()
                                    if partition[nodes] == com] 
    

    每次循环list_nodes结果是社区i对应的用户编号。
    如第一次循环结果是com = 0, list_nodes= ['1','2','4','6']
    第二次循环的结果是com = 1, list_nodes = ['3','6']
    这样每次循环,画出一个社区的所有节点:

     nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 50,
                                    node_color = str(count / size))
    

    循环结束后通过颜色来标识不同社区

    http://segmentfault.com/a/1190000000527216

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  • networkx笔记:绘制基本网络图

    万次阅读 2015-08-13 22:14:05
    绘制基本网络图 用matplotlib绘制网络图 基本流程: 1. 导入networkx,matplotlib包 2. 建立网络 3. 绘制网络 nx.draw() 4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用 最基本画图程序 import import networkx as ...

    绘制基本网络图

    用matplotlib绘制网络图
    基本流程:
    1. 导入networkx,matplotlib包
    2. 建立网络
    3. 绘制网络 nx.draw()
    4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用
    最基本画图程序

    
    import import networkx as nx             #导入networkx包
    import matplotlib.pyplot as plt 
    G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1)   #生成一个BA无标度网络G
    nx.draw(G)                               #绘制网络G
    plt.savefig("ba.png")           #输出方式1: 将图像存为一个png格式的图片文件
    plt.show()                            #输出方式2: 在窗口中显示这幅图像 
    

    networkx 提供画图的函数有:

    1. draw(G,[pos,ax,hold])
    2. draw_networkx(G,[pos,with_labels])
    3. draw_networkx_nodes(G,pos,[nodelist]) 绘制网络G的节点图
    4. draw_networkx_edges(G,pos[edgelist]) 绘制网络G的边图
    5. draw_networkx_edge_labels(G, pos[, ...]) 绘制网络G的边图,边有label
      ---有layout 布局画图函数的分界线---
    6. draw_circular(G, **kwargs) Draw the graph G with a circular layout.
    7. draw_random(G, **kwargs) Draw the graph G with a random layout.
    8. draw_spectral(G, **kwargs) Draw the graph G with a spectral layout.
    9. draw_spring(G, **kwargs) Draw the graph G with a spring layout.
    10. draw_shell(G, **kwargs) Draw networkx graph with shell layout.
    11. draw_graphviz(G[, prog]) Draw networkx graph with graphviz layout.

    networkx 画图参数:
    node_size: 指定节点的尺寸大小(默认是300,单位未知,就是上图中那么大的点)
    node_color: 指定节点的颜色 (默认是红色,可以用字符串简单标识颜色,例如'r'为红色,'b'为绿色等,具体可查看手册),用“数据字典”赋值的时候必须对字典取值(.values())后再赋值
    node_shape: 节点的形状(默认是圆形,用字符串'o'标识,具体可查看手册)
    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(默认为True)
    font_size: 节点标签字体大小 (默认为12)
    font_color: 节点标签字体颜色(默认为黑色)
    e.g. nx.draw(G,node_size = 30, with_label = False)
    绘制节点的尺寸为30,不带标签的网络图。


    布局指定节点排列形式

    pos = nx.spring_layout
    

    建立布局,对图进行布局美化,networkx 提供的布局方式有:
    - 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(这个算法我不了解,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
    布局也可用pos参数指定,例如,nx.draw(G, pos = spring_layout(G)) 这样指定了networkx上以中心放射状分布.

    绘制划分后的社区

    先看一段代码,代码源自site

    
    import community
    partition = community.best_partition(User)
    size = float(len(set(partition.values())))
    pos = nx.spring_layout(G)
    count = 0.
    
    for com in set(partition.values()) :
        count = count + 1.
        list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys()
                                    if partition[nodes] == com]                 
        nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 50,
                                    node_color = str(count / size))
    
    nx.draw_networkx_edges(User,pos,with_labels = True, alpha=0.5 )
    plt.show()
    

    communit.best_partition 是社区划分方法,算法是根据Vincent D.Blondel 等人于2008提出,是基于modularity optimization的heuristic方法.
    partition的结果存在字典数据类型:
    {'1': 0, '3': 1, '2': 0, '5': 1, '4': 0, '6': 0}
    单引号里的数据是key,也就是网络中节点编号。
    冒号后面的数值,表示网络中节点的编号属于哪个社区。也就是社区标号。如'6': 0表示6节点属于0社区

     list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys()
                                    if partition[nodes] == com] 
    

    每次循环list_nodes结果是社区i对应的用户编号。
    如第一次循环结果是com = 0, list_nodes= ['1','2','4','6']
    第二次循环的结果是com = 1, list_nodes = ['3','6']
    这样每次循环,画出一个社区的所有节点:

     nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 50,
                                    node_color = str(count / size))
    

    循环结束后通过颜色来标识不同社区

    http://segmentfault.com/a/1190000000527216

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