python网络结果可视化

主要是用来画图

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
G=nx.Graph() #创造空的无向图
H = nx.path_graph(9) #定义结点为1-9
G.add_nodes_from(H)
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
#画图！
G=nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_nodes_from([2,3,4,5])
for i in range(5):
    for j in range(i):
        if (abs(i-j) not in (1,4)):
            G.add_edge(i+1, j+1)
nx.draw(G,
        with_labels=True, #这个选项让节点有名称
        edge_color='b', # b stands for blue!
        pos=nx.circular_layout(G), # 这个是选项选择点的排列方式，具体可以用 help(nx.drawing.layout) 查看
        # 主要有spring_layout  (default), random_layout, circle_layout, shell_layout
        # 这里是环形排布，还有随机排列等其他方式
        node_color='r', # r = red
        node_size=1000, # 节点大小
        width=3, # 边的宽度
       )
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
G=nx.Graph() #创造空的无向图
#导入所有边，每条边分别用tuple表示
G.add_edges_from([(1,2),(2,3),(2,4),(3,5),(3,6),(4,7),(4,8)])
nx.draw(G, with_labels=True, edge_color='b', node_color='g', node_size=1000)
plt.show()
plt.savefig('./generated_image.png')

 

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
#画图！
G=nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_nodes_from([2,3,4,5])
for i in range(5):
    for j in range(i):
        if (abs(i-j) not in (1,4)):
            G.add_edge(i+1, j+1)
nx.draw(G,
        with_labels=True, #这个选项让节点有名称
        edge_color='b', # b stands for blue!
        pos=nx.circular_layout(G), # 这个是选项选择点的排列方式，具体可以用 help(nx.drawing.layout) 查看
        # 主要有spring_layout  (default), random_layout, circle_layout, shell_layout
        # 这里是环形排布，还有随机排列等其他方式
        node_color='r', # r = red
        node_size=1000, # 节点大小
        width=3, # 边的宽度
       )
plt.show()