NetworkX：分层绘制图形

我有一个按级别划分的图表，即 f.e. ：

ids : 0 - 100 are lowest level
ids : 101 - 500 are level 2
ids : 501 - 1500 are level 3
and so on ...

有没有某种方法可以强制图形在分层组织的级别中绘制节点，一个在另一个之上。

我想将它们堆叠起来而不溢出:)

在我的例子中，节点位于哪一层取决于节点 ID，但如果您有一些想法，它可能是其他一些组织原则。

到目前为止这似乎是可能的解决方案：

def plot(self):
    plt.figure()
    pos = nx.graphviz_layout(self.g,prog='dot')
    nx.draw(self.g, pos, node_size=650, node_color='#ffaaaa')

五层示例...

布局函数，例如nx.spring_layout，返回一个字典，其键是节点，其值是二元组（坐标）。这是一个例子pos字典可能看起来像：

In [101]: pos
Out[101]: 
{(0, 0): array([ 0.70821816,  0.03766149]),
 (0, 1): array([ 0.97041253,  0.30382541]),
 (0, 2): array([ 0.99647583,  0.63049339]),
 (0, 3): array([ 0.86691957,  0.86393669]),
 (1, 0): array([ 0.79471631,  0.08748146]),
 (1, 1): array([ 0.71731384,  0.35520076]),
 (1, 2): array([ 0.69295087,  0.71089292]),
 (1, 3): array([ 0.63927851,  1.        ]),
 (2, 0): array([ 0.42228877,  0.        ]),
 (2, 1): array([ 0.33250362,  0.3165331 ]),
 (2, 2): array([ 0.31084694,  0.69246818]),
 (2, 3): array([ 0.34141212,  0.9952164 ]),
 (3, 0): array([ 0.16734454,  0.11357547]),
 (3, 1): array([ 0.01560951,  0.33063389]),
 (3, 2): array([ 0.        ,  0.63044189]),
 (3, 3): array([ 0.12242227,  0.85656669])}

然后，您可以按照您喜欢的方式进一步操作这些坐标。例如，自从 这x and y返回的坐标spring_layout介于 0 和 1 之间，你 可以将图层级别值添加 10 倍y-将节点分成层的坐标：

for node in pos:
    level = node // nodes_per_layer
    pos[node] += (0,10*level)

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

layers = 5
nodes_per_layer = 3
n = layers * nodes_per_layer
p = 0.2

G = nx.fast_gnp_random_graph(n, p, seed=2017, directed=True)
pos = nx.spring_layout(G, iterations=100)

for node in pos:
    level = node // nodes_per_layer
    pos[node] += (0,10*level)

nx.draw(G, pos, node_size=650, node_color='#ffaaaa', with_labels=True)
plt.show()

produces