如何从已经用networkx创建的多个节点中添加多个边？

Question

当我创建一个具有坐标元组的节点字典时，如何将节点的边添加到节点，并保持图的稳定而不需要任何移动？

我一直在寻找其他解决方案，包括networkx文档和谷歌搜索。我发现的是使用一个函数add_edges_from()函数，它创建一个从节点到节点的路径。然而，当这样做时，这将不是在正确的坐标下，基本上是在移动。我在StackOverflow (here)中发布了一个帖子，以使用节点的坐标并绘制图形。这是我想要的，但现在我的权衡是我正在失去我的优势。在我的ex.txt中，我解析我的节点和它的坐标。在解析完我的节点和坐标之后，我将从哪个节点寻找一个边缘到另一个节点。

ex.txt文件：

3
a2a 5 0
##start
a0 1 2
##end
a1 9 2
3 5 4
a0-a2a
a0-3
a2a-1
3-1
a2a-3

python文件：

import re
import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
def file_parsing(file_path):
    cnt = 0
    output_list = []

    with open(file_path, 'r') as fp:
        for line in fp:
            cnt += 1
            #checks for the room name and coordinates
            if re.match('([^\s#]{1,10}) (\d+) (\d+)', line, re.MULTILINE):
                output_list.append(line.strip().split(' '))
            #checks for start
            if line.startswith('##start'):
                output_list.append(next(fp, '').strip().split())
            #checks for start
            if line.startswith('##end'):
                output_list.append(next(fp, '').strip().split())
    room_name = [item[0] for item in output_list]
    x_coord = [int(item[1]) for item in output_list]
    y_coord = [int(item[2]) for item in output_list]
    x_y = list(zip(x_coord, y_coord))
    pos_dict = dict(zip(room_name, x_y))
    return pos_dict

room_pos_dict = file_parsing('ex.txt')
print(room_pos_dict)
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(room_pos_dict.keys())
nx.set_node_attributes(G, room_pos_dict, 'pos')
# nx.set_edge_attributes(G, room_pos_dict.values(), 'pos')
nx.draw_networkx(G, pos=nx.get_node_attributes(G, 'pos'))

这将是我绘制的理想图表：

​

但是现在，它们被随机地放置在任何地方。

现在，从我上一篇文章中(谢谢Mohammed Kashif)，我得到了我所有节点的位置，但不是边缘：

​

​

我所期望的是两个节点的组合:节点及其位置，以及连接到每个节点的边缘。

请原谅我，我正在努力学习Python和networkx :)。提前感谢！

Answer 1

最新答案

假设ex.txt的内容是：

3
a2a 5 0
##start
a0 1 2
##end
a1 9 2
3 5 4
a0-a2a
a0-3
a2a-a1
3-a1
a2a-3

因此，在对代码进行了一些更改之后，这是最后的结果。我在代码中添加了注释，以帮助您了解已更改的内容。

import re
import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

def file_parsing(file_path):
    cnt = 0
    output_list = []
    edge_list = []
    with open(file_path, 'r') as fp:
        for line in fp:
            cnt += 1
            #checks for the room name and coordinates
            if re.match('([^\s#]{1,10}) (\d+) (\d+)', line, re.MULTILINE):
                output_list.append(line.strip().split(' '))
            #checks for start
            if line.startswith('##start'):
                output_list.append(next(fp, '').strip().split())
            #checks for start
            if line.startswith('##end'):
                output_list.append(next(fp, '').strip().split())

            # --------- Check for edges -----------#
            if '-' in line:
                src, dest = line.split('-')
                edge_list.append([src.strip(), dest.strip()])
    room_name = [item[0] for item in output_list]
    x_coord = [int(item[1]) for item in output_list]
    y_coord = [int(item[2]) for item in output_list]
    x_y = list(zip(x_coord, y_coord))
    pos_dict = dict(zip(room_name, x_y))

    return pos_dict, edge_list

room_pos_dict, edge_list = file_parsing('ex.txt')

G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(room_pos_dict.keys())

#----------- Add edges from the edge list ------ 
G.add_edges_from(edge_list)

nx.set_node_attributes(G, room_pos_dict, 'pos')
nx.draw_networkx(G, pos=nx.get_node_attributes(G, 'pos'))

​

​