python - 如何根据节点颜色向networkx图添加图例

Question

我是第一次使用 NetworkX，我正在绘制一个基于 Pandas 数据框的简单网络。

节点在 Nodes_df 中，它有 ID 和对应的组，其中组决定了节点的颜色。 Edges_df 的边是 ID 和 ID_2 之间的关系。所有的 id 都在 Nodes_df 中。

我可以绘制图形，并根据字典为节点着色，该字典将字符串(即“Group1”)替换为 cmap 使用的数字。争论。

Colour_df = Edges_df.replace({"Group5": 5,"Group4": 4, "Group3": 3, "Group2": 2, "Group1": 1})

Colour_map = dict(zip(Nodes_df["ID"].astype(float), Colour_df["Group"]))

G = nx.from_pandas_edgelist(df=Edges_df, source="ID", target="ID_2",
                            create_using=nx.Graph())

values = [Colour_map.get(node) for node in G.nodes()]

nx.draw(G, cmap=plt.get_cmap('Spectral'), node_color=values,
        node_size=20)

plt.show()

我正在使用 matplotlib，但无法在图表上显示图例。我试过将字典传递给 label参数在 nx.draw_networkx_nodes()但我只是得到 KeyError: 5。

我只想要一个看起来像的图例:

[ ] 组 1

[ ] 组 2

[ ] 第三组

[...]

Answer 1

您可以在同一图中创建一个与您的图形具有相同配色方案的空散点图并使用其图例:

虚拟图数据

Nodes_df = pd.DataFrame(
    {'ID': range(20),
     'Group': ['Group{}'.format(np.random.randint(1,6)) for a in range(20)]}
)

Edges_df = pd.DataFrame(
    {'ID': np.random.randint(0,20,20),
     'ID_2': np.random.randint(0,20,20)}
)

Edges_df = Edges_df.merge(Nodes_df, how='left', left_on='ID', right_on='ID')

颜色

# your code

Colour_df = Edges_df.replace({"Group5": 5,"Group4": 4, "Group3": 3, "Group2": 2, "Group1": 1})
Colour_map = dict(zip(Nodes_df["ID"].astype(float), Colour_df["Group"]))
G = nx.from_pandas_edgelist(df=Edges_df, source="ID", target="ID_2",
                            create_using=nx.Graph())
values = [Colour_map.get(node) for node in G.nodes()]

画画

# compute maximum value s.t. all colors can be normalised
maxval = np.max(values) 

# get colormap
cmap=plt.cm.Spectral

# draw graph
nx.draw(G,
        node_color = [cmap(v/maxval) for v in values], # feed normalised group numbers directly into colormap
        node_size=50)

# make empty plot with correct color and label for each group
for v in set(values):
    plt.scatter([],[], c=[cmap(v/maxval)], label='Group{}'.format(v))

plt.legend()
plt.show()