视觉样式

本示例展示了如何更改网络图的视觉样式。

import igraph as ig
import matplotlib.pyplot as plt
import random

要配置绘图的视觉样式，我们可以创建一个字典，其中包含我们想要自定义的各种设置。

visual_style = {
    "edge_width": 0.3,
    "vertex_size": 15,
    "palette": "heat",
    "layout": "fruchterman_reingold"
}

让我们看看实际效果！首先，我们生成四个随机图。

random.seed(1)
gs = [ig.Graph.Barabasi(n=30, m=1) for i in range(4)]

然后，我们为所有节点计算一个介于0-255之间的颜色，例如，仅以介数为例。

betweenness = [g.betweenness() for g in gs]
colors = [[int(i * 255 / max(btw)) for i in btw] for btw in betweenness]

最后，我们可以使用相同的视觉样式绘制所有图。

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs = axs.ravel()
for g, color, ax in zip(gs, colors, axs):
    ig.plot(g, target=ax, vertex_color=color, **visual_style)
plt.show()

注意

如果您想设置全局默认值，例如始终使用 Matplotlib 绘图后端，或默认使用特定调色板，您可以使用 igraph 的 配置实例 :class:`igraph.configuration.Configuration。一个关于如何使用它的快速示例可以在这里找到：配置实例。

在 Matplotlib 后端中，igraph 创建了一个特殊容器 igraph.drawing.matplotlib.graph.GraphArtist，它是一个 Matplotlib Artist 对象，也是目标 Axes 的第一个子对象。该对象可用于在初始绘图后自定义绘图外观，例如。

g = ig.Graph.Barabasi(n=30, m=1)
fig, ax = plt.subplots()
ig.plot(g, target=ax)
artist = ax.get_children()[0]
# Option 1:
artist.set(vertex_color="blue")
# Option 2:
artist.set_vertex_color("blue")
plt.show()

注意

该 igraph.drawing.matplotlib.graph.GraphArtist.set() 方法可用于同时更改多个属性，通常比多次调用特定的 artist.set_... 方法更高效。

在 Matplotlib 后端中，您还可以指定自环的大小，可以是单个数字或一系列数字，例如。

g = ig.Graph(n=5)
g.add_edge(2, 3)
g.add_edge(0, 0)
g.add_edge(1, 1)
fig, ax = plt.subplots()
ig.plot(
    g,
    target=ax,
    vertex_size=20,
    edge_loop_size=[
        0,  # ignored, the first edge is not a loop
        30,  # loop for vertex 0
        80,  # loop for vertex 1
    ],
)
plt.show()