python - Matplotlib で接続マトリックスを視覚化するにはどうすればよいですか?

Question

二部集合問題の接続行列を視覚化しようとしています。これを最もよく示す方法で行うにはどうすればよいですか?

グラフィックプログラムyedを使用してこれを開始しました：

円は赤と青の間の特定の種類の接続を表し、四角は別の種類の接続を表します。赤と青の両方の正方形には、何らかのテキストが表示されます。

ただし、データを添付してオンザフライで生成したいので、matplotlib でこのグラフィックを生成する方がよいでしょう。どうすればそれを行うことができますか？私のデータは次のようになります。

データ：

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

等々。ユーザーがどれがどれであるかを知るために、青/赤の四角に名札を書きたいと思います。

フォローアップの質問: 部分的に青/赤でマークされたノードを使用して、これからグラフを生成するにはどうすればよいですか? このような種類：

ただし、ノードは 2 部構成の性質を反映しています。主にmatplotlibでこれに取り組む方法がわからないため、私はこれについてまだ少し暗いです。これを視覚化する方法に関するいくつかの良い提案と、その方法を示す実装例を期待しています。

Answer 1

これが別のNetworkX/Matplotlibのアイデアです

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()

Answer 2

このようなカラー エッジを使用して 2 部表現を行うのはどうでしょうか。

以下は、画像を生成したコードです。

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()

あなたがyEdで描いているようなものを手に入れるには

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()