如何在我的 networkx 图表中显示链接的状态?

How can i show the status of the links in my networkx graph?

我正在使用 networkx 库创建图形,使用邻接表作为入口文件。这些类型的列表每行、源和目标仅允许 2 个值(任意数量的目标)。

我正在过滤条目文件的创建以仅添加 UP 边缘。

- before filtering :
OK node1 node10
OK node10 node99
KO node20 node99

- after filtering :
node1 node10
node10 node99

当我看我的图表时,我看不到一个节点是否从前一个节点消失了,因为我有很多。

是否可以解析我的边缘状态并显示带有虚线的红色节点作为边缘?

是否可以将我的图表与理论图表进行比较,并用不同的颜色显示缺失的 link?

可能有更快的方法,但这是我的逻辑:

G - 最终图(干净,边数较少)
T - 理论图(原始,更多边)

首先计算理论图和最终图的边差:

diff = T.edges() - G.edges()

然后像你假装的那样绘制这个差异内的节点和边:

if e in diff:
    for n in e:
        if n not in G:
            res.add_node(n, color="red")
        else:
            res.add_node(n, color='#1f78b4') # default networkx color
    res.add_edge(*e, style='--')

正常绘制不在此差异范围内的节点和边:

else:
    res.add_node(e[0], color = '#1f78b4') # default networkx color
    res.add_node(e[1], color = '#1f78b4')
    res.add_edge(*e, style='-')

最后,找到节点的颜色和边的样式并绘制:

colors = [u[1] for u in res.nodes(data="color")]
styles = [res[u][v]['style'] for u,v in res.edges()]
nx.draw(res, with_labels =True, node_color = colors, style = styles)

完整代码

def draw_theorethical(G,T):
    diff = T.edges() - G.edges()
    # print("Extra Edges in T", diff, "\nExtra Nodes in T", T.nodes() - G.nodes())
    res = nx.Graph()
    for e in T.edges():
        if e in diff:
            for n in e:
                if n not in G:
                    res.add_node(n, color="red")
                else:
                    res.add_node(n, color='#1f78b4') # Node invisible... default networkx color
            res.add_edge(*e, style='--')
        else:
            res.add_node(e[0], color = '#1f78b4')
            res.add_node(e[1], color = '#1f78b4')
            res.add_edge(*e, style='-')
    
    colors = [u[1] for u in res.nodes(data="color")]
    styles = [res[u][v]['style'] for u,v in res.edges()]

    nx.draw(res, with_labels =True, node_color = colors, style = styles)

示例:

对于两个图形,G 和 T:

T = nx.Graph()
T.add_edge("A","B")
T.add_edge("A","C")
T.add_edge("B","D")
T.add_edge("B","F")
T.add_edge("C","E")


G = nx.Graph(T)
G.remove_edge("C","E")
G.remove_node("E")
draw_theorethical(G,T)

平局: