मैटलप्लिब के साथ कनेक्शन मैट्रिक्स को कैसे देखूं?

Question

मैं एक द्वि-पक्षीय सेट समस्या के कनेक्शन मैट्रिक्स को देखने की कोशिश कर रहा हूं। मैं ऐसा कैसे कर सकता हूं जो सर्वोत्तम प्रदर्शन करता है?

मैं इस एक ग्राफिक्स प्रोग्राम yed उपयोग करने के साथ शुरू कर दिया है:

हलकों लाल और नीले रंग और वर्गों के बीच संबंध एक और किसी खास प्रकार के वर्णन। लाल और नीले रंग के दोनों वर्गों पर उनके बारे में कुछ प्रकार का पाठ होगा।

हालांकि मैटलप्लिब के साथ इस grafic उत्पन्न करने के लिए यह अच्छा होगा, क्योंकि मैं इसे संलग्न डेटा के साथ फ्लाई पर उत्पन्न करना चाहता हूं। मैं ऐसा कैसे करूं? मेरे डेटा इस तरह थोड़े दिखता है:

डाटा:

name_blue name_red Connection Type 
bluepart1 redpart1 1 
bluepart1 redpart2 1 
bluepart1 redpart3 1 
bluepart3 redpart2 2 
bluepart4 redpart2 2 
... 

और इतने पर। मैं नमस्ते/लाल वर्गों पर नमस्तेग्स लिखना चाहता हूं, ताकि उपयोगकर्ता जानता है कि कौन सा है।

अनुवर्ती प्रश्न: मैं नोड्स के आंशिक रूप से चिह्नित नीले/लाल के साथ इस से ग्राफ कैसे उत्पन्न कर सकता हूं? एक तरह से इस तरह:

लेकिन नोड्स उनके द्विपक्षीय प्रकृति को दर्शाती के साथ। मैं अभी भी इस पर अंधेरे में थोड़ा सा हूं, मुख्य रूप से क्योंकि मुझे नहीं पता कि matplotlib से इसका सामना कैसे किया जाए। मैं इस बारे में कुछ अच्छे सुझावों की उम्मीद कर रहा हूं कि इसे कैसे विज़ुअलाइज़ किया जाए और शायद एक उदाहरण कार्यान्वयन जो मुझे रास्ता दिखाता है।

Answer 1

क्या इस तरह रंग किनारों के साथ एक द्विपक्षीय प्रतिनिधित्व करने के बारे में:

यहाँ एक उदाहरण है?

के बाद कोड उस छवि उत्पन्न है।

import matplotlib.pyplot as plt 

def addconnection(i,j,c): 
    return [((-1,1),(i-1,j-1),c)] 

def drawnodes(s,i): 
    global ax 
    if(i==1): 
    color='r' 
    posx=1 
    else: 
    color='b' 
    posx=-1 

    posy=0 
    for n in s: 
    plt.gca().add_patch(plt.Circle((posx,posy),radius=0.05,fc=color)) 
    if posx==1: 
     ax.annotate(n,xy=(posx,posy+0.1)) 
    else: 
     ax.annotate(n,xy=(posx-len(n)*0.1,posy+0.1)) 
    posy+=1 

ax=plt.figure().add_subplot(111) 
set1=['Man1','Man2','Man3','Man4'] 
set2=['Woman1','Woman2','Woman3','Woman4','Woman5'] 
plt.axis([-2,2,-1,max(len(set1),len(set2))+1]) 
frame=plt.gca() 
frame.axes.get_xaxis().set_ticks([]) 
frame.axes.get_yaxis().set_ticks([]) 

drawnodes(set1,1) 
drawnodes(set2,2) 

connections=[] 
connections+=addconnection(1,2,'g') 
connections+=addconnection(1,3,'y') 
connections+=addconnection(1,4,'g') 
connections+=addconnection(2,1,'g') 
connections+=addconnection(4,1,'y') 
connections+=addconnection(4,3,'g') 
connections+=addconnection(5,4,'y') 

for c in connections: 
    plt.plot(c[0],c[1],c[2]) 

plt.show() 

क्या आपके YED में बना रहे हैं की तरह कुछ प्राप्त करने के लिए

import matplotlib.pyplot as plt 

COLOR1='r' 
COLOR2='b' 

def addconnection(i,j,c): 
    if(c==1): 
    plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((j-0.1,-i-0.1),0.2,0.2,fc='y')) 
    if(c==2): 
    plt.gca().add_patch(plt.Circle((j,-i),radius=0.1,fc='y')) 

def drawnodes(s,i): 
    global ax 
    if(i==1): 
    color=COLOR1 
    vx=1 
    vy=0 
    else: 
    color=COLOR2 
    vx=0 
    vy=1 

    step=1 
    for n in s: 
    posx=step*vx 
    posy=step*vy 

    plt.gca().add_patch(plt.Circle((posx,-posy),radius=0.1,fc=color)) 
    ax.annotate(n,xy=(posx-len(n)*0.1,-posy+0.15)) 
    step+=1 

f=open('input.txt') 
t=f.readlines() 
t=map(lambda x: x.replace('(',' ').replace(')',' ').split(':'),t) 

set1=set([]) 
set2=set([]) 

for x in t: 
    s=x[1].split() 
    set1.add(s[0]) 
    set2.add(s[1]) 

set1=list(set1) 
set2=list(set2) 

dic={} 
for e in zip(set1,xrange(1,len(set1)+1)): dic[(e[0],1)]=e[1] 
for e in zip(set2,xrange(1,len(set2)+1)): dic[(e[0],2)]=e[1] 

ax=plt.figure(figsize=(max(len(set1),len(set2))+1,max(len(set1),len(set2))+1)).add_subplot(111) 
plt.axis([-1,max(len(set1),len(set2))+1,-max(len(set1),len(set2))-1,1]) 
frame=plt.gca() 
frame.axes.get_xaxis().set_ticks([]) 
frame.axes.get_yaxis().set_ticks([]) 

drawnodes(set1,1) 
drawnodes(set2,2) 

for x in t: 
    s=x[1].split() 
    addconnection(dic[(s[0],1)],dic[(s[1],2)],int(x[2])) 

plt.show() 

Answer 2

networkx का उपयोग करने का प्रयास करें। आप नोड्स पर विशिष्ट रंगों के साथ ग्राफ को प्रदर्शित करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं और अपने डेटा से मेल खाने के लिए लिंक का उपयोग कर सकते हैं।

import itertools 
import networkx as nx 
import matplotlib.pyplot as plt 
edgelist = [(u,v,(u+v)%2) for u,v in itertools.product(range(3),range(3,6))] 
G = nx.Graph() 
for u,v,t in edgelist: 
    G.add_edge(u,v,attr_dict={'t':t}) 
ecolors = tuple('g' if G[u][v]['t'] == 1 else 'm' for u,v in G.edges()) 
nx.draw_networkx(G,node_color='rrrccc',edge_color=ecolors) 
plt.show() 

Answer 3

यहाँ एक और NetworkX/matplotlib विचार

import random 
import networkx as nx 
from networkx.algorithms.bipartite import biadjacency_matrix 
import matplotlib.pyplot as plt 
# generate random bipartite graph, part 1: nodes 0-9, part 2: nodes 10-29 
B = nx.bipartite_random_graph(10,20,0.25) 
# add some random weights 
for u,v in B.edges(): 
    B[u][v]['weight']=random.randint(0,4) 

# spring graphy layout 
plt.figure(1) 
pos = nx.spring_layout(B) 
colors = [d['weight'] for (u,v,d) in B.edges(data=True)] 
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color=colors,width=4,edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=False) 
plt.savefig('one.png') 

# simple bipartite layout 
plt.figure(2) 
pos = {} 
for n in range(10): 
    pos[n]=(n*2,1) 
for n in range(10,30): 
    pos[n]=(n-10,0) 
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color=colors,width=4,edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=False) 
plt.savefig('two.png') 

# biadjacency matrix colormap 
M = biadjacency_matrix(B,row_order=range(10),column_order=range(10,30)) 
plt.matshow(M,cmap=plt.cm.Blues) 
plt.savefig('three.png') 
plt.show() 

है