PyConJP 2018: Interactive Network Visualization using Python 〜 NetworkX + Bokehで PEPの参照関係を可視化する
PyConJP 2018 Day 1のtalk「Interactive Network Visualization using Python 〜 NetworkX + Bokehで PEPの参照関係を可視化する 」の資料です。 Twitter: https://twitter.com/komo_fr ------------------------------------------------------- ▼発表時点からの変更箇所 ・発表後の休憩時間にpandasとNetworkXの連携について質問があったので、補足スライドを数枚追加しています。 ・いくつかURLを追記しました。 ・発表当日(2018/9/17)時点ではNetworkXの最新バージョンは2.1でしたが、その2日後に2.2がリリースされました(https://twitter.com/komo_fr/status/1043
グラフ描画アルゴリズムとNetworkxの裏側 - Qiita
0.グラフの描画ってどうやるの？ 二次元に描画するためには各頂点に適切に座標を与える必要がありますが、グラフは頂点と辺の情報しか持っていません。どのように頂点を配置すればよいのでしょう？？ この記事ではグラフをいい感じに配置するアルゴリズム Fruchterman-Reingold algorithm を説明します。Pythonだと networkxというライブラリで簡単に使用できます。しかし簡単すぎて悔しいので networkxの GitHub の実装を追いながら仕組みを確認していきます。 この記事の流れはこうです。 動かしてみる アルゴリズムの説明 Networkx の実装を追う 1.動かしてみる 動けば満足な方のために先に実装例を示しときます。Google colaboratory だと既にnetworkxがインストールされてるので、コピペですぐ試せます。 ランダムに配置 → ran
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