draw関数だけじゃない NetworkXで綺麗なグラフを描く方法

NetworkXにはdraw関数以外にもグラフを描画する方法が用意されているのをご存じだろうか？

実は13個の関数が用意されている。

どの関数を使えば美しいグラフを描けるのか比較検証していく。

networkxには13の描画関数がある
- 描写の比較
各関数の詳細
まとめ

networkxには13の描画関数がある

一口にグラフ描写といっても

*draw_networkx

*draw_circular

*draw_kamada_kawai

*draw_random

*draw_spectral

*draw_spring

*draw_shell

これだけの手段がある。関数によって描画されるグラフも大きく異なる。

違いを見てみよう。

描写の比較

f:id:hirataku322:20200529083104p:plain

全く同じグラフを異なる関数で描画したところ、

左の4つが汚く、右の4つが綺麗になった。

特に左下はとても見にくい。グラフの構造をランダムに決定しているからだ。

一方右上はとても美しい。アルゴリズムに基づきグラフ構造を決定しているからだ

このように描画する関数によって全く異なる結果が得られる。困ったらnetworkx.drawing.layout.kamada_kawai_layoutでグラフを描画する、と覚えておこう。

上記画像のソースコード

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

def draw(G, func, ax):
    func(G, ax=ax)
    ax.set_title(str(func).split(" ")[1])

#入力グラフ作成
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(i, j) for i in range(4) for j in range(4, 8) if i != j])

#プロット
fig, axs = plt.subplots(2, 4, figsize=(2 * 4, 2 * 2))
draw(G, nx.draw,              axs[0,0])
draw(G, nx.draw_networkx,     axs[0,1])
draw(G, nx.draw_circular,     axs[0,2])
draw(G, nx.draw_kamada_kawai, axs[0,3])
draw(G, nx.draw_random,       axs[1,0])
draw(G, nx.draw_spectral,     axs[1,1])
draw(G, nx.draw_spring,       axs[1,2])
draw(G, nx.draw_shell,        axs[1,3])
plt.tight_layout() #各グラフ間の余白を自動調整
plt.show()