Python 如何更改NetowrkX图形中边线的大小

我有一个网络树的图像，我只想使每个节点之间的线变小，因为如果我有一个巨大的网络，这条线将太大，并使其他节点在文本中变小

附言：我在用字典来做图表

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边的大小有两个概念上不同的方面-宽度和长度。宽度是可配置的，可以很容易地设置每条边，而长度是由节点的位置定义的

要更改边的宽度，请调用draw_networkx_edges，并使用接受浮点（用于恒定边大小）或浮点数组的“width”参数

可以通过更改布局（由“pos”参数设置）来更改边的长度。布局定义了每个节点的位置

由于您有一棵树，合理的选择是使用“点”定位，如下所示：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

T = nx.DiGraph()
T.add_edges_from([(0, 1), (0, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 5), (2, 6)])
pos = nx.nx_pydot.pydot_layout(T, prog='dot')
nx.draw_networkx(T, pos=pos, arrows= True)
plt.show()

如果您有意选择“fruchterman\u reingold\u布局”（又名spring\u布局），则可以使用“k”参数设置节点之间的正确距离。根据文件：

k：浮动（默认值=无） 节点之间的最佳距离。如果没有，则距离设置为 1/sqrt（n），其中n是节点数。增加此值 将节点移动得更远

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边的大小有两个概念上不同的方面-宽度和长度。宽度是可配置的，可以很容易地设置每条边，而长度是由节点的位置定义的

要更改边的宽度，请调用draw_networkx_edges，并使用接受浮点（用于恒定边大小）或浮点数组的“width”参数

可以通过更改布局（由“pos”参数设置）来更改边的长度。布局定义了每个节点的位置

由于您有一棵树，合理的选择是使用“点”定位，如下所示：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

T = nx.DiGraph()
T.add_edges_from([(0, 1), (0, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 5), (2, 6)])
pos = nx.nx_pydot.pydot_layout(T, prog='dot')
nx.draw_networkx(T, pos=pos, arrows= True)
plt.show()

如果您有意选择“fruchterman\u reingold\u布局”（又名spring\u布局），则可以使用“k”参数设置节点之间的正确距离。根据文件：

k：浮动（默认值=无） 节点之间的最佳距离。如果没有，则距离设置为 1/sqrt（n），其中n是节点数。增加此值 将节点移动得更远

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我真的不明白这个问题，我担心-难道不简单地将

字体大小增加到20或30有帮助吗？问题是我不知道网络有多大，例如每个客户端都有自己的网络拓扑，因此，如果边缘线很大，固定边缘线的大小会有帮助。我担心我真的不明白问题所在-不是简单地将
font\u size
增加到例如20或30帮助吗？问题是我不知道网络有多大，例如每个客户端都有自己的网络拓扑，因此，如果边缘线较大，则固定边缘线的大小将有所帮助。事实上，字典始终是一个变量，因为我的每个客户端都有不同的网络拓扑，因此我无法每次手动放置固定位置。例如，1个客户端可能有10个节点，其他20个节点。您不需要有固定的位置，将根据一些定位算法和一些参数为每个实例生成
pos
。例如，如果您使用
pydot\u布局
，无论具体的拓扑结构如何，您都可能会得到一个显示良好的树。是的，我想，因为使用spring布局，我在重叠方面遇到了一些问题，所以拓扑结构是错误的，但当我将布局更改为另一个布局时，效果很好。问题是字典始终是一个变量，因为我的每个客户端都有不同的网络拓扑，所以我无法每次手动放置固定位置。例如，1个客户端可能有10个节点，其他20个节点。您不需要有固定的位置，将根据一些定位算法和一些参数为每个实例生成
pos
。例如，如果您使用
pydot\u布局
，您可能会得到一个很好的显示树，而不考虑具体的拓扑结构。是的，我想，因为使用spring布局时，我在重叠方面遇到了一些问题，所以拓扑结构是错误的，但当我将布局更改为另一个布局时，它工作正常。