Улучшение компоновки графика Python NetworkX

у вас много данных на графике, поэтому будет трудно удалить беспорядок.

Я предлагаю вам использовать любой стандартный формат. Вы сказали, что использовали spring_layout. Я предлагаю вам попробовать еще раз, но на этот раз с помощью weight атрибут при добавлении ребер.

например:

import networkx as nx

G = nx.Graph();
G.add_node('A')
G.add_node('B')
G.add_node('C')
G.add_node('D')
G.add_edge('A','B',weight=1)
G.add_edge('C','B',weight=1)
G.add_edge('B','D',weight=30)

pos = nx.spring_layout(G,scale=2)

nx.draw(G,pos,font_size=8)
plt.show()

кроме того, вы можете использовать параметр scale для увеличения глобального расстояния между узлами.

чтобы ответить на ваш вопрос, как регулировать расстояние между узлами, мы его расширим зацепило это:

если вы рисуете график через бэкэнд Graphviz и когда вы затем используете fdp алгоритм, вы можете настроить расстояние между узлами по edge атрибут len.

вот пример кода, как нарисовать график G и сохранить в файле Graphviz gvfile С более широким расстоянием между узлами (по умолчанию расстояние для fdp is 0.3):

A = nx.to_agraph(G)
A.edge_attr.update(len=3)
A.write(gv_file_name)

два комментария:

1. обычно рекомендуется настроить len С количеством узлов в графе.
2. на len атрибут распознается только fdp и , а не, например,.

Я нашел это полезным для быстрой визуализации данных взаимодействия, полученных в виде CSV-файла из PostgreSQL. [Вывод ниже переформатирован для удобства чтения.]

## PSQL ['DUMMY' DATA]:

[interactions_practice]# \copy (SELECT gene_1, gene_2 FROM interactions
  WHERE gene_1 in (SELECT gene_2 FROM interactions))
  TO '/tmp/a.csv' WITH CSV      -- << note: no terminating ";" for this query

## BASH:

[victoria@victoria ~]$ cat /tmp/a.csv                                                                                                      

  APC,TP73
  BARD1,BRCA1
  BARD1,ESR1
  BARD1,KRAS2
  BARD1,SLC22A18
  BARD1,TP53
  BRCA1,BRCA2
  BRCA1,CHEK2
  BRCA1,MLH1
  BRCA1,PHB
  BRCA2,CHEK2
  BRCA2,TP53
  CASP8,ESR1
  CASP8,KRAS2
  CASP8,PIK3CA
  CASP8,SLC22A18
  CDK2,CDKN1A
  CHEK2,CDK2
  ESR1,BRCA1
  ESR1,KRAS2
  ESR1,PPM1D
  ESR1,SLC22A18
  KRAS2,BRCA1
  MLH1,CHEK2
  MLH1,PMS2
  PIK3CA,BRCA1
  PIK3CA,ESR1
  PIK3CA,RB1CC1
  PIK3CA,SLC22A18
  PMS2,TP53
  PTEN,BRCA1
  PTEN,MLH3
  RAD51,BRCA1
  RB1CC1,SLC22A18
  SLC22A18,BRCA1
  TP53,PTEN


## PYTHON 3.5 VENV (ANACONDA):

>>> import networkx as nx
>>> import pylab as plt
>>> G = nx.read_edgelist("/tmp/a.csv", delimiter=",")

>>> G.edges()

  [('CDKN1A', 'CDK2'), ('MLH3', 'PTEN'), ('TP73', 'APC'), ('CHEK2', 'MLH1'),
   ('CHEK2', 'BRCA2'), ('CHEK2', 'CDK2'), ('CHEK2', 'BRCA1'), ('BRCA2', 'TP53'),
   ('BRCA2', 'BRCA1'), ('KRAS2', 'CASP8'), ('KRAS2', 'ESR1'), ('KRAS2', 'BRCA1'),
   ('KRAS2', 'BARD1'), ('PPM1D', 'ESR1'), ('BRCA1', 'PHB'), ('BRCA1', 'ESR1'),
   ('BRCA1', 'PIK3CA'), ('BRCA1', 'PTEN'), ('BRCA1', 'MLH1'), ('BRCA1', 'SLC22A18'),
   ('BRCA1', 'BARD1'), ('BRCA1', 'RAD51'), ('CASP8', 'ESR1'), ('CASP8', 'SLC22A18'),
   ('CASP8', 'PIK3CA'), ('TP53', 'PMS2'), ('TP53', 'PTEN'), ('TP53', 'BARD1'),
   ('PMS2', 'MLH1'), ('PIK3CA', 'SLC22A18'), ('PIK3CA', 'ESR1'), ('PIK3CA', 'RB1CC1'),
   ('SLC22A18', 'ESR1'), ('SLC22A18', 'RB1CC1'), ('SLC22A18', 'BARD1'), ('BARD1', 'ESR1')]

>>> G.number_of_edges()
  36

>>> G.nodes()

  ['CDKN1A', 'MLH3', 'TP73', 'CHEK2', 'BRCA2', 'KRAS2', 'CDK2', 'PPM1D', 'BRCA1',
   'CASP8', 'TP53', 'PMS2', 'RAD51', 'PIK3CA', 'MLH1', 'SLC22A18', 'BARD1', 'PHB', 'APC', 'ESR1', 'RB1CC1', 'PTEN']

>>> G.number_of_nodes()
  22

>>> from networkx.drawing.nx_agraph import graphviz_layout

>>> ## nx.draw(G, pos=graphviz_layout(G))

## DUE TO AN UNIDENTIFIED BUG, I GET THIS ERROR THE FIRST TIME RUNNING THIS
## COMMAND; JUST RE-RUN IT:

>>> nx.draw(G, pos=graphviz_layout(G), node_size=1200, node_color='lightblue',
    linewidths=0.25, font_size=10, font_weight='bold', with_labels=True)

  QGtkStyle could not resolve GTK. Make sure you have installed the proper libraries.

>>> nx.draw(G, pos=graphviz_layout(G), node_size=1200, node_color='lightblue',
    linewidths=0.25, font_size=10, font_weight='bold', with_labels=True)

>>> plt.show()    ## plot1.png [opens in matplotlib popup window] attached

трудно уменьшить перегрузку в этих статических графиках networkx / matplotlib; один обходной путь-увеличить размер фигуры в этом StackOverflow Q / A: высокое разрешение изображения графика с помощью NetworkX и Matplotlib :

>>> plt.figure(figsize=(20,14))
  <matplotlib.figure.Figure object at 0x7f1b65ea5e80>

>>> nx.draw(G, pos=graphviz_layout(G), node_size=1200, node_color='lightblue',
    linewidths=0.25, font_size=10, font_weight='bold', with_labels=True, dpi=1000)

>>> plt.show()    ## plot2.png attached

## RESET OUTPUT FIGURE SIZE TO SYSTEM DEFAULT:

>>> plt.figure()
  <matplotlib.figure.Figure object at 0x7f1b454f1588>

plot1.формат PNG

plot2.формат PNG

бонус -- кратчайший путь:

>>> nx.dijkstra_path(G, 'CDKN1A', 'MLH3')
['CDKN1A', 'CDK2', 'CHEK2', 'BRCA1', 'PTEN', 'MLH3']