在pymnet中修改多层网络图

Question

我想使用多层网络可视化 pymnet. The example in the package's documentation 展示了如何绘制多层网络（下图的左侧），但我想添加另一层（orange ) 将以与 blue 层类似的级别显示。我知道如何添加另一层，但它会在 blue 层之上。我需要的是我当前绘图旁边的图层。

可以使用以下方法创建原始图：

from pymnet import *
fig=draw(er(10,3*[0.4]),layout="spring")

这是我想要得到的：

有没有办法在pymnet中实现？如果没有，是否有其他包可以绘制此图？

Answer 1

这是一个解决方案，您只使用 networkx 创建您的 multi-layer 图表，并自行计算节点位置。

为了便于解释，我们随机创建了一个包含 30 个节点的小图。

图层 sub-graphs 具有附加属性：(x, y) 坐标和颜色。坐标用于在二维网格中相对定位图层。

import networkx as nx

# create a random graph of 30 nodes
graph = nx.fast_gnp_random_graph(30, .2, seed=2019)

# Layers have coordinates and colors
layers = [
    (nx.Graph(), (0, 0), "#ffaaaa"),
    (nx.Graph(), (0, 1), "#aaffaa"),
    (nx.Graph(), (0, 2), "#aaaaff"),
    (nx.Graph(), (1, 2), "#ffa500"),
]

每一层都填充了主图的节点。在这里，我们决定将节点列表拆分为不同的范围（图中节点的开始和结束索引）。

每个节点的颜色存储在一个color_map中。此变量稍后在绘图期间使用。

import itertools

# node ranges in the graph
ranges = [(0, 6), (6, 15), (15, 20), (20, 30)]

# fill the layers with nodes from the graph
# prepare the color map
color_map = []
for (layer, coord, color), (start, end) in zip(layers, ranges):
    layer.add_nodes_from(itertools.islice(graph.nodes, start, end))
    color_map.extend([color for _ in range(start, end)])

然后，我们可以计算出每个节点的位置。节点位置根据图层坐标移动。

# Calculate and move the nodes position
all_pos = {}
for layer, (sx, sy), color in layers:
    pos = nx.circular_layout(layer, scale=2)  # or spring_layout...
    for node in pos:
        all_pos[node] = pos[node]
        all_pos[node] += (10 * sx, 10 * sy)

我们现在可以画图了：

import matplotlib.pyplot as plt

# Draw and display the graph
nx.draw(graph, all_pos, node_size=500, node_color=color_map, with_labels=True)
plt.show()

结果如下所示：

当然，您可以使用 3D 网格并使用投影来获得类似 3D 的预览。

在pymnet中修改多层网络图

Modifying a multilayer network plot in pymnet

python

visualization

network-analysis

pymnet