NetworkX节点标签的相对位置

NetworkX节点标签的相对位置,第1张

NetworkX节点标签的相对位置

为了在轴外显示标签,您需要使轴与图形相比较小,例如,通过在轴周围引入较大的边距。您还需要设置文本的剪辑状态,以使其不会被轴切断。

根据边界框的宽度定位标签将需要先将边界框从显示共形转换为数据坐标。

完整的解决方案:

import numpy as npimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltn = 7G = nx.complete_graph(n)node_list = sorted(G.nodes())angle = []angle_dict = {}for i, node in zip(xrange(n),node_list):    theta = 2.0*np.pi*i/n    angle.append((np.cos(theta),np.sin(theta)))    angle_dict[node] = thetapos = {}for node_i, node in enumerate(node_list):    pos[node] = angle[node_i]labels = {0:'zero',1:'oneone',2:'twotwo',3:'threethreethree',4:'fourfourfourfour',5:'fivefivefivefivefive',6:'sixsixsixsixsixsix'}# figsize is intentionally set small to condense the graphfig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5))margin=0.33fig.subplots_adjust(margin, margin, 1.-margin, 1.-margin)ax.axis('equal')nx.draw(G,pos=pos,with_labels=True, ax=ax)description = nx.draw_networkx_labels(G,pos,labels=labels)r = fig.canvas.get_renderer()trans = plt.gca().transData.inverted()for node, t in description.items():    bb = t.get_window_extent(renderer=r)    bbdata = bb.transformed(trans)    radius = 1.2+bbdata.width/2.    position = (radius*np.cos(angle_dict[node]),radius* np.sin(angle_dict[node]))    t.set_position(position)    t.set_rotation(angle_dict[node]*360.0/(2.0*np.pi))    t.set_clip_on(False)plt.show()



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