node_color="skyblue", # 节点颜色 node_shape="s", # 节点形状 alpha=0.8, # 透明度 linewidths=4 # 线条宽度 ) plt.show() 设置背景图 设置图形的背景颜色: fig = plt.figure() # 绘图 nx.draw_networkx(G, with_labels=True, node_color="skyblue", node_size=1200) # 带上标签名绘图 fig....
"node_color": "blue", "node_size": 20, "edge_color": "grey", "linewidths": 0, "width": 0.1, } nx.draw(G, pos, **options) # 以大的红色节点绘制具有高中心性的节点 nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=[found_node], node_size=100, node_color="r") plt.show() 从地理点...
参考node_color 参数: nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, node_color='#00b4d9') 原文由 Montenegrodr 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答 推荐问题 有一种算法 存在返回真,不存在返回假的高性能算法,我忘记是什么了? 与哈希桶齐名比如判断用户有没有被...
node_colors = [G.degree(i)foriinG.nodes()] options = { 'pos': nx.spring_layout(G), 'node_size': nodesize, 'node_color': node_colors, 'cmap': plt.cm.cool,# 设置节点colormap 'edge_color':'gray', 'with_labels':True, 'node_shape':'s',# 设置节点的形状 } nx.draw(G, **opt...
接下来,我们使用add_edge函数添加了两条边。然后,我们使用get_node_attributes函数获取节点的颜色属性,并将其传递给node_color参数来绘制节点的颜色。最后,使用spring_layout函数设置节点的布局,并使用draw_networkx_nodes、draw_networkx_edges和draw_networkx_labels函数绘制图形。
其中,node_color参数可以设置节点的背景颜色,可以使用颜色名称或十六进制颜色值;edge_color参数可以设置边的颜色,也可以使用颜色名称或十六进制颜色值。 显示图形: 代码语言:txt 复制 plt.show() 完整的代码示例: 代码语言:txt 复制 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个空的图形对象...
nx.draw(G,pos = nx.random_layout(G),node_color = 'b',edge_color = 'r',with_labels = True,font_size =18,node_size =20) pos 指的是布局 主要有spring_layout , random_layout,circle_layout,shell_layout。node_color指节点颜色,有rbykw ,同理edge_color. ...
我已经看到,这可以通过使用命令来完成draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=None, node_size=300, node_color='r', node_shape='o', alpha=1.0, cmap=None, vmin=None, vmax=None, ax=None, linewidths=None, label=None, **kwds)通过将 color 和 cmap 关键字设置为正确的值。但是到目前为止我看到...
- `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) - `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) ...
print(G1.number_of_nodes()) # 返回所有的顶点 [node1,...] # 11 print(G1.number_of_edges()) # 返回所有的顶点 [node1,...] # 12 print(G1[2]) # 返回指定顶点相邻的顶点和顶点的属性 # {1: {'weight': 3.6}, 8: {'color': 'blue'}, 3: {}} ...