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法律研究如何設定Matplotlib 中的 NetworkX 邊緣標籤偏移量？
要設定 networkx 邊緣標籤偏移量，我們可以採取以下步驟 -
- 設定圖形大小並調整子圖之間和周圍的邊距。
- 初始化帶有邊緣、名稱或圖形屬性的圖形。
- 新增多個節點。
- 使用 add_edge_from() 方法新增所有邊緣。
- 使用 Fruchterman-Reingold 力導向演算法定位節點。
- 用 Matplotlib 繪製圖形 G。
- 繪製邊緣標籤。
- 要顯示圖形，請使用 show() 方法。
示例
import matplotlib.pylab as plt
import networkx as nx
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4])
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 1), (1, 3)])
pos = nx.spring_layout(G)
for u, v, d in G.edges(data=True):
d['weight'] = 3
edges, weights = zip(*nx.get_edge_attributes(G, 'weight').items())
nx.draw(G, pos, node_color='b', edge_color=weights, width=2, with_labels=True)
nx.draw_networkx_edge_labels(
G, pos,
{(1, 2): "x", (2, 3): "y", (3, 4): "w",
(4, 1): "z", (1, 3): "v"}, label_pos=0.75
)
plt.show()輸出
更新於： 10-6-2021
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