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नेटवर्कक्स में वजन के आधार पर किनारों को रंगना (Matplotlib)

networkx . में वज़न के अनुसार किनारों को रंगने के लिए , हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं -

  • आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।
  • किनारों, नाम या ग्राफ़ विशेषताओं वाले ग्राफ़ को प्रारंभ करें।
  • वर्तमान ग्राफ़ में नोड्स जोड़ें।
  • वर्तमान ग्राफ़ के नोड्स में किनारों को जोड़ें।
  • दिए गए ग्राफ़ के किनारों को पुनरावृत्त करें और उन पर कुछ भार सेट करें।
  • वजन . के साथ वर्तमान ग्राफ़ बनाएं किनारे के रंग के लिए।
  • आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं () . का उपयोग करें विधि।

उदाहरण

import random as rd
import matplotlib.pylab as plt
import networkx as nx

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4])
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 1), (1, 3)])
for u, v, d in G.edges(data=True):
   d['weight'] = rd.random()
edges, weights = zip(*nx.get_edge_attributes(G, 'weight').items())
nx.draw(G, node_color='b', edge_color=weights, width=2, with_labels=True)

plt.show()

आउटपुट

नेटवर्कक्स में वजन के आधार पर किनारों को रंगना (Matplotlib)


  1. Matplotlib में प्लॉटिंग कैनवास का आकार निर्धारित करना

    Matplotlib में प्लॉटिंग कैनवास का आकार सेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं: आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और उसके आसपास पैडिंग समायोजित करें। अंजीर आकार का प्रयोग करें 7.50 और 3.50 फिगर साइज सेट करने के लिए। numpy का उपयोग करके x और y डेटा बिंदु बनाएं। प्लॉट x और y डेटा पॉइंट

  1. Matplotlib में प्लॉट पर एनिमेटेड टेक्स्ट प्लॉट करें

    किसी प्लॉट में टेक्स्ट को एनिमेट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। x और y अक्ष की सीमा निर्धारित करें। एक चर प्रारंभ करें, स्ट्रिंग । पाठ्य का उपयोग करें () प्लॉट के ऊपर टेक्स्ट रखने की विधि। FuncAnimation() का उपयोग

  1. Matplotlib का उपयोग करके नेटवर्कक्स में नोड के रूपरेखा रंग को कोई कैसे संशोधित कर सकता है?

    networkx में एक नोड के आउटलाइन रंग को संशोधित करने के लिए, हम set_edgecolor() . का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम से . के साथ एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं और को कुंजियाँ। पंडों डेटाफ़्रेम से एक ग्राफ़ लौटाएं जिसमें किनारे की सूची हो। नोड्स की स्थिति प्राप्त करें। draw_networkx_nodes() . का उपयोग करके ग्र