Python Networkx标签易读性问题-市场篮子分析

我试图使networkx循环图（python）的标签更清晰。下面是我的代码和视觉效果的当前状态。 我正试图更好地将我在进行的市场篮子分析中确定的关系形象化

有没有办法使标签更清晰易读，或者你会推荐一种不同的方法来可视化数据？谢谢

G = nx.from_pandas_edgelist(df4, 'antecedents', 'consequents')
nx.draw(G, with_labels=True, node_size=100, node_color="skyblue", pos=nx.circular_layout(G))

plt.figure(figsize=(50,50))

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很难分析图形，但看起来圆形布局不适合。例如：

import networkx as nx

G = nx.fast_gnp_random_graph(50, 0.05)
nx.draw(G, pos=nx.circular_layout(G), node_size=50)

而spring布局正是针对此图：

nx.draw（G，pos=nx.spring\u布局（G），节点大小=50）

显示了更好的可视化效果

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但是，如果您确实需要图形的圆形布局，您可以使用我的另一个答案中的一些技巧：

这将迫使

matplotlib

在巨大的图像表面上绘制图形：

import networkx as nx 
import matplotlib.pyplot as plt 

fig = plt.figure(figsize=(40, 40)) 
G = nx.fast_gnp_random_graph(300, 0.02, seed=1337) 
nx.draw(G, node_size=30) 
plt.axis('equal') 
plt.show() 
fig.savefig('waka.svg') 

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我实现了你的代码并添加了标签；视觉效果现在更大/更分散，但关系现在可以区分。此外，spring布局似乎更合适。感谢您的帮助+洞察力！如果您能回答，我还有一个问题：是否可以减少线重叠（使用spring布局时？）我有3个大集群和几个小集群，我很好奇是否可以防止它们重叠。此外，是否有可能减少每个簇内的线重叠（例如，减少上面大型spring布局簇中的线重叠量）如果图形非常密集，则无法避免边缘重叠，如果有多个连接的组件，则可以分别可视化它们（按照链接查看那里的代码）。弹簧布局用于最小化重叠，因此图形图片是次优的。如果它仍然看起来不好，你应该玩边缘颜色，重量等。