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在随机生成的图中获取节点位置

scikit-image networkx python-3.x

eric lardon · 技术社区 · 7 年前

我使用NetworkX库生成了一个随机图。现在,我想得到每个节点的(x,y)坐标。

我试过什么?

import sys

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import random as random
from random import randint
import numpy as np
from itertools import chain

G = nx.balanced_tree(3,3)

node_positions = nx.spring_layout(G)

我得到了什么?

node_positions
Out[56]: 
{0: array([ 0.50797246,  0.47719004]),
 1: array([ 0.4737295 ,  0.80685253]),
 2: array([ 0.61668036,  0.5967835 ]),
 3: array([ 0.45314193,  0.18113052]),
 4: array([ 0.74582   ,  0.88535594]),
 5: array([ 0.28304618,  0.73784419]),
 6: array([ 0.22814727,  0.91634686]),
 7: array([ 0.90767018,  0.55866571]),
 8: array([ 0.22321579,  0.57663404]),
 9: array([ 0.82803591,  0.73905281]),
 10: array([ 0.15093966,  0.24096575]),
 11: array([ 0.41389402,  0.01848409]),
 12: array([ 0.74298423,  0.10585789]),
 13: array([ 0.95692361,  0.70135218]),
 14: array([ 0.9333499 ,  0.77529735]),
 15: array([ 0.59008687,  0.99666832]),
 16: array([ 0.40042269,  0.97903855]),
 17: array([ 0.12273361,  0.54150101]),
 18: array([ 0.21783263,  0.46879425]),
 19: array([ 0.1477097 ,  0.86215834]),
 20: array([ 0.31065064,  0.9689898 ]),
 21: array([ 0.0734333 ,  0.75194536]),
 22: array([ 0.97066494,  0.34137316]),
 23: array([ 0.8496917 ,  0.86787867]),
 24: array([ 1.        ,  0.43286285]),
 25: array([ 0.        ,  0.48385456]),
 26: array([ 0.12788817,  0.75838036]),
 27: array([ 0.0137882 ,  0.39184635]),
 28: array([ 0.99627758,  0.57863309]),
 29: array([ 0.89164448,  0.82786694]),
 30: array([ 0.71802896,  0.9607354 ]),
 31: array([ 0.18064846,  0.12315356]),
 32: array([ 0.00104408,  0.53985017]),
 33: array([ 0.0779511 ,  0.23378722]),
 34: array([ 0.58219827,  0.01923722]),
 35: array([ 0.30061834,  0.04107663]),
 36: array([ 0.49707994,  0.        ]),
 37: array([ 0.69939259,  0.04731438]),
 38: array([ 0.84674553,  0.13220172]),
 39: array([ 0.87227266,  0.21870199])}

我在找什么?

(x,y)空间坐标,例如{0:array([15.5,38])},这样x_-coord是15.5,y_-coord是38。

但是我不明白 {0: array([ 0.50797246, 0.47719004])} 这是不是意味着 x_coord=0.50797246 和 y_coord=0.47719004 ?

如果是这种情况,则意味着所有grahes的节点都在同一个节点中,因为这里的最大值是1!!

我在找整数坐标,比如skimage:

segments_slic = slic(img, n_segments=150, compactness=0.01, sigma=1)
segments_slic=segments_slic +1
regions = regionprops(segments_slic)

如果我们想得到坐标(x,y),我们只需要 regions[0].coords 然后我们得到:

regions[0].coords
array([[ 0,  0],
       [ 0,  1],
       [ 0,  2],
       ..., 
       [27, 46],
       [27, 47],
       [27, 48]])

1 回复 | 直到 7 年前

wolfrevokcats 7 年前

检查 nx.spring_layout 文档 here ,查找 scale 和 k 参数:

位置的比例(数字(默认值:1))比例因子。除非“固定”为“无”,否则不使用。

k(浮动(默认值=无))–节点之间的最佳距离。如果没有,则距离设置为1/sqrt(n),其中n是节点数。增加此值可将节点移动得更远。

至于获取整数坐标,您可以使用 int 。

positions = { node: (int(pos[0]),int(pos[1])) for node,pos in node_positions.items() }

[编辑]
k 是Fruchterman-Reingold布局算法的参数,它是节点之间的排斥强度。
我最好展示一下它的功能(同一个图表用不同的k表示):

k=0.001

k=0.1