Python Networkx 标签易读性问题 - 购物篮分析

Question

我正在尝试使我的 networkx 圆形图（在 python 中）的标签更清晰。以下是我的代码和视觉效果的当前状态。我试图更好地形象化我在我进行的购物篮分析中确定的关系。

有没有办法让标签更清晰，或者您会推荐一种不同的方法来完全可视化数据？谢谢！

G = nx.from_pandas_edgelist(df4, 'antecedents', 'consequents')
nx.draw(G, with_labels=True, node_size=100, node_color="skyblue", pos=nx.circular_layout(G))

plt.figure(figsize=(50,50))

Answer 1

很难分析你的图表，但看起来圆形布局不适合它。例如：

import networkx as nx

G = nx.fast_gnp_random_graph(50, 0.05)
nx.draw(G, pos=nx.circular_layout(G), node_size=50)

和 spring 正是这个图表的布局：

nx.draw(G, pos=nx.spring_layout(G), node_size=50)

显示了更好的可视化效果。

但是如果你真的需要你的图形的圆形布局，你可以使用我的另一个答案中的一些技巧：

这将强制matplotlib在巨大的图像表面上绘制图形：

import networkx as nx 
import matplotlib.pyplot as plt 

fig = plt.figure(figsize=(40, 40)) 
G = nx.fast_gnp_random_graph(300, 0.02, seed=1337) 
nx.draw(G, node_size=30) 
plt.axis('equal') 
plt.show() 
fig.savefig('waka.svg')

Python Networkx 标签易读性问题 - 购物篮分析

Python Networkx Label Legibility Issue - Market Basket Analysis

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