节点大小取决于度

数学

我正在尝试将节点大小设置为等于节点的度数。

我的数据集是

    Person1            Age       Person2         Wedding
0   Adam John          3        Yao Ming         Green
1   Mary Abbey         5       Adam Lebron       Green
2   Samuel Bradley     24      Mary Abbey         Orange
3   Lucas Barney       12      Julie Lime        Yellow
4   Christopher Rice   0.9     Matt Red          Green

我建立网络的代码是

pos=nx.spring_layout(G, k=0.20, iterations=30)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size = degrees, nodelist=collist['value'], node_color=collist['Wedding'])
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width = [I['Age'] for i in dict(G.edges).values()])

我试图定义程度如下

degrees=[]
for x in df['Person1']: # all nodes size should depend on the degree, so also for Person2. Maybe this step is wrong 
    deg=G.degree[x]  
    degrees.append(deg)

但这似乎不是标量。

错误是

ValueError: s must be a scalar, or the same size as x and y

编辑:我忘了举一个例子collist['value']

Wedding variable    value
0   Green   Person1 Adam John
1   Green   Person1 Mary Abbey

... ... ... ...
75  Green   Person2 Yao Ming
76  Green   Person2 Adam Lebron
威尔克拉克

假设in中的节点G已从Person1和中获得Person2,则in中的“人”的df['Person1']数量不同于G中或至少in中的节点总数nodelist=collist['value']

一个简单的解决方法是考虑的每个节点的度数G基本上您是对的,这一步是错误的:

for x in df['Person1']:

您可以将其更改为:

for x in G.nodes():

使用列表理解

degrees = [G.degree[node] for node in G.nodes()]

或者,如果您只想要中的节点collist['value']

degrees = [G.degree[node] for node in collist['value']]

小例子:

G = nx.barabasi_albert_graph(100, 2, seed=42)


degrees = [G.degree[node] for node in G.nodes()]

pos=nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size = degrees)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.1)

结果:
上面示例的结果

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