Python 使用networkx和bokeh在Holoviews中按类为节点着色（并将类添加为vdim）

因此，我尝试根据类别为节点着色，比如说

categories=['a'，'b'，'c']

for comb in data:
    edges.append((comb['comb'][0], comb['comb'][1], comb['count']))
      
graph = hv.Graph(edges, vdims='weight') 
graph = layout_nodes(graph, layout=nx.layout.fruchterman_reingold_layout, kwargs={'weight': 'weight'})
nodes_array = graph.nodes.array()
for node in nodes_array:
    (node) #add vdim to node here and set node_color to this vdim?
labels = hv.Labels(([i[0] for i in nodes_array], [i[1] for i in nodes_array], [i[2] for i in nodes_array]))

(graph.opts(width=800, height=800, node_color='weight')*labels.opts(text_font_size='8pt', text_color='blue')) 

我需要的是一种方法，我想我需要为每个节点设置类别，以某种方式将其定义为vdim，然后将node_颜色设置为该vdim

我看到了关于特定节点和类似节点的其他问题，但我不认为我可以定义节点（包括位置），因为我需要

fruchterman\u reingold\u布局

为我这样做

（如果有办法更改节点的大小，则可获得额外奖励）

编辑： 因此，我还尝试通过

add_dimension

添加维度，如这里的文档所示：

graph.nodes.添加维度（'weight'，dim\u pos=3，dim\u val=['a']*457）

457是我的节点数，因此这是正确的，但我得到以下错误：

ValueError:kdims:列表长度必须介于3和3之间（包括3）

---

另外，我也不知道该如何处理函数的结果，我想以某种方式将其设置为新节点？

回答我自己的问题，因为我找到了实现我想要的结果的方法。 与其说它是一个干净的解决方案，不如说它是一个变通方法，但它是有效的，因此在找到更好的答案之前，它可能会对其他人有所帮助

from holoviews.element.graphs import layout_nodes
import random
G = hv.Graph([
    ('a', 'b', 3),
    ('a', 'c', 0.2),
    ('c', 'd', 0.1),
    ('c', 'e', 0.7),
    ('c', 'f', 5),
    ('a', 'd', 0.3)
], vdims=['weight'])

G = layout_nodes(G, layout=nx.layout.fruchterman_reingold_layout, kwargs={'weight': 'weight'})
nodes_array = G.nodes.array()
newNodes_array = []
for node in nodes_array:
    newNodes_array.append((node[0], node[1], node[2], random.choice(['class1', 'class2', 'class3'])))
N = hv.Nodes(newNodes_array, vdims='class')

labels = hv.Labels(([i[0] for i in nodes_array], [i[1] for i in nodes_array], [i[2] for i in nodes_array]))
G*(N).opts(color = 'class', cmap='Set1')*labels

应用所需的

nx.layout.fruchterman\u reingold\u布局

后，将复制

G.nodes.array（）

，因此可以向这些节点添加新维度，并将它们与图形一起打印。 输出：