如何使用NetworkX的rescale_layout？

Question

我很难理解如何使用NetworkX的rescale_layout。

文档中写着：pos (numpy array) – positions to be scaled. Each row is a position，这不是NetworkX的其他绘图用的标准“位置字典”。我曾试图在"pos“上使用NetworkX的to_numpy_array，但没有成功，to_numpy_array的输出是一个与rescale_layout的Each position is one row of the array要求不相匹配的Graph adjacency matrix。

我之所以问这个问题，是因为我有一个网络，它是由一些数据生成的，然后由spring_layout移动，但是有些位置不是以“很好”的方式生成的，所以我已经实现了一种手动调整这些位置的方法，如果网络保证其位置总是位于某个预定义的边界内(例如，地块中的- 10，10)，这将更容易实现。然后，我需要在节点上方写入节点标签。

附加问题:我想在(x，y+r)位置写标签，其中r是绘制节点的半径。通过获取输入节点大小的平方根并将其除以任意因子，我有一种被黑客攻击的方法。但是，我不知道绘制的节点大小实际上是如何确定的，我制作的每个单独的图对每个图似乎都有不同的内部标度，而绘制的节点大小似乎保持不变。

我已经浏览了大量的文档，试图理解底层的方法，但是我剥离的每一层只会增加更多的混乱。

Answer 1

这是布局的一个示例：

pos = nx.random_layout(G)

它被分配到一本字典里，它看起来像：

{0: array([0.81931883, 0.8001609 ], dtype=float32), 
 1: array([0.89695644, 0.6070644 ], dtype=float32), 
 2: array([0.89160234, 0.47174907], dtype=float32), 
 3: array([0.20430276, 0.8206253 ], dtype=float32), 
 4: array([0.27929142, 0.08657268], dtype=float32)}

现在，由于nx.rescale_layout()的输入应该是numpy数组，所以可以使用命令提取它

np.array(list(pos.values()))

请注意，在其他版本的Python上，这种方式可能是different。我将举例说明pos参数重新标度后发生了哪些变化：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

G = nx.Graph()
G.add_edges_from([[0,1],[1,2],[2,3],[3,4],[4,0]])
pos = nx.random_layout(G)
coords = np.array(list(pos.values()))

fig, ax = plt.subplots()
plt.subplot(211)
nx.draw_networkx(G, pos, with_labels=True)
plt.axis('on'); plt.tick_params(left=True, bottom=True, labelleft=True, labelbottom=True) #force axis to turn on

plt.subplot(212)
new_pos = nx.rescale_layout(coords)
nx.draw_networkx(G, new_pos, with_labels=True)
plt.axis('on'); plt.tick_params(left=True, bottom=True, labelleft=True, labelbottom=True) #force axis turn on
plt.show()

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