关联结构可视化

Hint

作者: 张欣炜
翻译：颜杰龙
校对: 丰一帆

基本用法

DHG提供了一种简单的接口来可视化关联结构：

构造关联结构对象 (也就是, dhg.Graph、 dhg.BiGraph、 dhg.DiGraph 和 dhg.Hypergraph);
调用对象的 draw() 方法;
调用 plt.show() 显示图片或者 plt.savefig() 保存图片。

Note

plt 为 matplotlib.pyplot 模块的缩写。

图的可视化

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from dhg.random import graph_Gnm
>>> g = graph_Gnm(10, 12)
>>> g.draw()
>>> plt.show()

有向图的可视化

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from dhg.random import digraph_Gnm
>>> g = digraph_Gnm(12, 18)
>>> g.draw()
>>> plt.show()

二分图的可视化

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from dhg.random import bigraph_Gnm
>>> g = bigraph_Gnm(30, 40, 20)
>>> g.draw()
>>> plt.show()

超图的可视化

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from dhg.random import hypergraph_Gnm
>>> hg = hypergraph_Gnm(10, 8, method='low_order_first')
>>> hg.draw()
>>> plt.show()

高级用法

自定义标签

顶点的标签可以通过 v_label 参数自定义。 v_label 可以为字符串列表。顶点的标签为列表中的字符串。例如，以下代码显示如何自定义图关联结构中顶点的标签。如果没有指定 v_label ，那么图中不会显示任何标签。 dhg.Graph、 dhg.DiGraph 和 dhg.Hypergraph 中的 font_size 参数以及 dhg.BiGraph 中的 u_font_size 和 v_font_size 参数用于指定标签字体的相对大小，其默认值为 1.0 。 font_family 参数用于指定标签的字体，其默认值为 'sans-serif' 。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from dhg.random import graph_Gnm
>>> g = graph_Gnm(10, 12)
>>> labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']
>>> g.draw(v_label=labels, font_size=1.5, font_family='serif')
>>> plt.show()

自定义颜色

对于 dhg.Graph 、 dhg.DiGraph 和 dhg.Hypergraph ，顶点的颜色可以由 v_color 参数指定，边的颜色可以由 e_color 指定。对于 dhg.BiGraph ，集合 \(\mathcal{U}\) 内顶点的颜色可以由 u_color 参数指定，集合 \(\mathcal{V}\) 内顶点的颜色可以由 v_color 参数指定。 v_color 、 u_color 和 e_color 参数为单个字符串或者字符串列表。若为单个字符串，那么所有的顶点或边将根据该字符串着色。若为字符串列表，顶点或者边的颜色为该列表中的字符串。例如，以下代码显示如何自定义超图的顶点和边的颜色。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from dhg.random import hypergraph_Gnm
>>> hg = hypergraph_Gnm(10, 8, method='low_order_first')
>>> hg.draw(v_color='cyan', e_color='grey')
>>> plt.show()

自定义大小

对于 dhg.Graph 、 dhg.DiGraph 和 dhg.Hypergraph ，顶点的大小可以由 v_size 参数指定，边的大小可以由 e_size 参数指定。对于 dhg.BiGraph ，集合 \(\mathcal{U}\) 内顶点的大小可以由 u_size 参数指定，集合 \(\mathcal{V}\) 内顶点的大小可以由 v_size 参数指定。 v_size 、 u_size 和 e_size 参数为单个浮点数或者浮点数列表。若为单个浮点数，那么所有的顶点或边将根据该浮点数调整大小。若为浮点数列表，顶点或者边的大小为该列表中的浮点数。 v_line_width 表示顶点周围线的宽度。 e_line_width 表示边周围线的宽度。以上所有的大小为相对大小，默认值为 1.0 。例如，以下代码显示如何自定义超图的顶点和边的大小。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from dhg.random import graph_Gnm
>>> g = graph_Gnm(10, 12)
>>> g.draw(v_size=1.5, v_line_width=1.5, e_line_width=1.5)
>>> plt.show()

自定义布局

关联结构的布局基于改进后的定向力布局算法。顶点的位置由四种力确定，也就是，顶点吸引力 \(f_{na}\) 、顶点斥力 \(f_{nr}\)、边斥力 \(f_{er}\) 和中心力 \(f_c\)。 \(f_{na}\) 是吸引相邻顶点的弹力。 \(f_{nr}\) 用于将顶点相互排斥。 \(f_{er}\) 用于将超边相互排斥，其只用于超图可视化。 \(f_c\) 用于将顶点吸引到中心（二分图的两个中心）。各种力的强度可以通过 forces 参数自定义，该参数是包含 Simulator.NODE_ATTRACTION 、 Simulator.NODE_REPULSION 、 Simulator.EDGE_REPULSION 和 Simulator.CENTER_GRAVITY 键值的字典。力的默认值为 1.0 。