python - 网页上的大图可视化 : networkx, vivagraph

Question

我有一个包含大约 5000 个节点和 5000 个链接的图表，感谢 the vivagraph javascript library，我可以在 Chrome 中将其可视化(webgl 比 svg 快——例如在 d3 中)。

我的工作流程是:

• 使用 networkx 构建python 库并将结果输出为 json 文件。
• 加载 json 并使用 the vivagraph javascript library 构建图形.
• 节点位置由js库计算

问题是渲染具有定位良好的节点的布局需要时间。

我的方法是预先计算节点在networkx中的位置例如。这种方法真正好的一点是它最大限度地减少了客户端在浏览器上的工作。但我无法在网页上取得好成绩。我需要这一步的帮助。

节点位置计算的相关python代码是:

    ## positionning
    try:
        # Position nodes using Fruchterman-Reingold force-directed algorithm.
        pos=nx.spring_layout(G)
        for k,v in pos.iteritems():
            # scaling tentative
            # from small float like 0.5555 to higher values
            # casting to int because precision is not important
            pos[k] = [ int(i*1000) for i in v.tolist() ]
    except Exception, e:
        print "positionning failed"
        raise

    ## setting positions
    try:
        # set position of nodes as a node attribute
        # that will be used with the js library
        nx.set_node_attributes(G,'pos', pos)
    except Exception, e:
        print "getting positions failed"
        raise e

    # output all the stuff
    d = json_graph.node_link_data(G)
    with open(args.output,'w') as f:
        json.dump(d,f)

然后在我的页面中，在 javascript 中:

/*global Viva*/
function graph(file){
  var file = file;

  $.getJSON(file, function(data) {
      var graphGenerator = Viva.Graph.generator();
      graph = Viva.Graph.graph();

      # building the graph with the json data :

      data.nodes.forEach(function(n,i) {
         var node = graph.addNode(n.id,{d: n.d});

         # node position is defined in the json element attribute 'pos'
         node.position = {
             x : n.pos[0],
             y : n.pos[1]
         };
      })

      # adding links between nodes

      data.links.forEach(function(l,i) {
          graph.addLink(data.nodes[l.source].id, data.nodes[l.target].id);
      })


        var max_link = 55
        var min_link = 1

        var colors = d3.scale.linear().domain([min_link,max_link]).range(['#F0F0F0','#252525']);

      var layout = Viva.Graph.Layout.forceDirected(graph, {
         springLength : 80,
         springCoeff : 0.0008,
         dragCoeff : 0.001,
         gravity : -5.0,
         theta : 0.8
      });

      var graphics = Viva.Graph.View.webglGraphics();
      graphics
      .node(function(node){

        # color and size of nodes

        color = colors(node.links.length)
        if(node.id == "root"){
          // pin node on canvas, so no position update
          node.isPinned = true;
          size = 60;
        } else {
          size = 20+(7-node.id.length)*(7-node.id.length);
        }
        return Viva.Graph.View.webglSquare(size,color);
      })
      .link(function(link) {

        # color on links 

        fromId = link.fromId;
        toId = link.toId;
        if(toId == "root" || fromId == "root"){
          return Viva.Graph.View.webglLine("#252525");
        } else {
          if( fromId[0] == toId[0]){
            linkcolor = linkcolors(fromId[0])
            return Viva.Graph.View.webglLine(linkcolor);
          } else {
            linkcolor = averageRGB(linkcolors(fromId[0]),linkcolors(toId[0]))
            return Viva.Graph.View.webglLine('#'+linkcolor);
          }
        }
      }); 

      renderer = Viva.Graph.View.renderer(graph,
          {
              layout     : layout,
              graphics   : graphics,
              enableBlending: false,
              renderLinks : true,
              prerender  : true
          });

      renderer.run();
  });
}

我现在正在尝试 Gephi ，但我不想使用 gephi toolkit因为我不习惯java。

如果有人对此有一些提示，请避免我进行数百次试验，也可能会失败；)

Answer 1

Spring Layout 假定边权重支持度量属性，即 Weight(A,B)+Weight(A,C) > Weight(B,C)。如果不是这种情况，则 networkx 会尝试将它们放置得尽可能逼真。

您可以尝试通过以下方式进行调整

    pos=nx.spring_layout(G,k=\alpha, iterations=\beta)
    # where 0.0<\alpha<1.0 and \beta>0 
    # k is the minimum distance between the nodes
    # iterations specify the simulated annealing runs
    # This code works only on Networkx 1.8 and not earlier versions