networkxとagraphのちょっとよくわからない挙動 - RigelのR言語メモであーる(主にpython)
networkxのMultiDiGraphをagraphに変換すると、ちょっとよくわからない挙動が発生したのでメモ。 google colabで実験する。 まずライブラリの準備する。 !apt-get install graphviz libgraphviz-dev pkg-config !pip install pygraphviz import networkx as nx from IPython.display import display_svg こちらの記事を参考にする。 cppx.hatenablog.com エッジの定義。参考記事の数字をアルファベットに変換してある。 edges = [ ("a", "b"), ("b", "c"), ("c", "d"), ("d", "e"), ("e", "a"), # "a" ~ "e"を輪っか状に ("a", "a"), ("a"
NetworkX と PyGraphviz / Gephi で日本語ラベル付きエッジを持つグラフを可視化 - Qiita
はじめに NetworkX は matplotlib を使うこともできますが、PyGraphviz や Gephi でグラフを描画したほうがいろいろと細かい設定ができるようです。 ここでは、Python 上の NetworkX で日本語ラベル付きエッジを持つようなグラフを作成したあとに、AGraphクラスのオブジェクト (dot 形式) へ変換して pygraphviz で描画結果をファイル出力し、それと同時に GraphML ファイルを出力する例を紹介します。出力された GraphML ファイルは Gephi へ入力して可視化することが可能です。 ついでにインストール方法をまとめておきます。 インストール
Software for Complex Networks — NetworkX 3.4.2 documentation
Software for Complex Networks# Release: 3.4.2 Date: Oct 21, 2024 NetworkX is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structure, dynamics, and functions of complex networks. It provides: tools for the study of the structure and dynamics of social, biological, and infrastructure networks; a standard programming interface and graph implementation that is suitable for many ap
[Python]NetworkXでQiitaのタグ関係図を描く
はじめに Pythonのライブラリ、NetworkXの使い方を、Qiitaの投稿に付けられたタグの関係グラフの作成を例にして説明します。 NetworkXを使うと、下に示すような、ノードとエッジで構成されるグラフを描くことができます。 ##実行環境 Windows 10 Python 3.5.2 (Anaconda) Jupyter notebook #元データの取得 Qiitaは、投稿を取得するAPIを公開しているので、簡単に投稿を取得することができます。 JSON形式で返ってくるデータを下記コードでPythonの辞書に変換します。 なお、非認証の場合、1リクエストごとに最大100記事、1時間ごとに60回の制限があるので、 今回は、100*60 = 6000 記事を対象とします。 import requests import json items = [] params = {"page
![[Python]NetworkXでQiitaのタグ関係図を描く](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11ed3b8d04075b8799482048776581ccbfa9f53f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVETmV0d29ya1glRTMlODElQTdRaWl0YSVFMyU4MSVBRSVFMyU4MiVCRiVFMyU4MiVCMCVFOSU5NiVBMiVFNCVCRiU4MiVFNSU5QiVCMyVFMyU4MiU5MiVFNiU4RiU4RiVFMyU4MSU4RiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9YTFmOWI1MmJhY2UzMzMyZjc1ZWIxNWVmYTg5MGY4NGQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBpbm9vcnkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTgyZTkxNjg0ZjQxMDE5ZGU1MWEzNThkYTg0MGI2MTI3%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D3cf932ec79ac3b86d7c54694fc654778)
Pythonでネットワークグラフを描くならNetworkx + Plotlyが便利！ | 子育て×エンジニアの超自由研究ブログ
How to make Network Graphs in Python with Plotly. One examples of a network graph with NetworkX ここでは、例として以下の3ノードのネットワークグラフをNetworkxで定義します。 import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_node(1) G.add_node(2) G.add_node(3) G.add_edge(1, 2) G.add_edge(2, 3) G.add_edge(1, 3)このネットワークグラフを、以下の図のように自動で瞬時に可視化することが目標です！ まず、注意してほしいのはPlotlyには直接ネットワークグラフを描写するメソッドは用意されていません。なので、以下のように、ネットワークグラフをノードとエッジの二つに分けて、後で重ね
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【Python】NetworkX 2.0の基礎的な使い方まとめ - Qiita