NetworkXでグラフを可視化する時、
２次元だとエッジが多すぎていわゆる毛玉状態になり、わけがわからないけど3次元だと少しマシになるということがあったので、3次元でプロットする方法を紹介しておきます。
公式ドキュメントの 3D Drawing のページを見ると、
Mayavi2 というのを使う方法が紹介されています。
ただ、僕がこれを使ったことがないのと、Matplotlibで十分できそうだったので、Matplotlibでやってみました。
Mayavi2 はこれはこれで便利そうですし、可視化の幅を広げられそうなので近いうちに試します。
まず、可視化するグラフデータを生成します。
今回はいつもみたいにランダム生成ではなく、エッジを具体的に指定して構築しました。
出来上がるのはサッカーボール型の多面体です。
(実はこのデータ生成の方が3次元プロットより苦労しました。)
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import networkx as nx
import numpy as np
# エッジデータを生成
edge_list = [
(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 0),
(0, 5), (1, 6), (2, 7), (3, 8), (4, 9),
(5, 10), (10, 11), (11, 6), (6, 12), (12, 13),
(13, 7), (7, 14), (14, 15), (15, 8), (8, 16),
(16, 17), (17, 9), (9, 18), (18, 19), (19, 5),
(11, 20), (20, 21), (21, 12), (13, 22), (22, 23),
(23, 14), (15, 24), (24, 25), (25, 16), (17, 26),
(26, 27), (27, 18), (19, 28), (28, 29), (29, 10),
(21, 30), (30, 31), (31, 22), (23, 32), (32, 33),
(33, 24), (25, 34), (34, 35), (35, 26), (27, 36),
(36, 37), (37, 28), (29, 38), (38, 39), (39, 20),
(31, 40), (40, 41), (41, 32), (33, 42), (42, 43),
(43, 34), (35, 44), (44, 45), (45, 36), (37, 46),
(46, 47), (47, 38), (39, 48), (48, 49), (49, 30),
(41, 50), (50, 42), (43, 51), (51, 44), (45, 52),
(52, 46), (47, 53), (53, 48), (49, 54), (54, 40),
(50, 55), (51, 56), (52, 57), (53, 58), (54, 59),
(55, 56), (56, 57), (57, 58), (58, 59), (59, 55),
]
# 生成したエッジデータからグラフ作成
G = nx.Graph()
G.add_edges_from(edge_list)
さて、データができたので早速3次元空間にプロットしてみましょう。
方法は簡単で、以前紹介したmatplotlibの3次元プロットの方法で、
ノードとエッジを順番に出力するだけです。
ノードの方はこちらの記事が参考になります。
参考: matplotlibで3D散布図
エッジの方はまだ直接的に消化はしていませんが、2次元空間に直線を引く時と同様に、
ax.plot で描けます。
実際にやってみたのが以下のコードです。
比較用に２次元にプロットしたものを横に並べました。
# spring_layout アルゴリズムで、3次元の座標を生成する
pos = nx.spring_layout(G, dim=3)
# 辞書型から配列型に変換
pos_ary = np.array([pos[n] for n in G])
# ここから可視化
fig = plt.figure(figsize=(20, 10), facecolor="w")
ax = fig.add_subplot(121, projection="3d")
# 各ノードの位置に点を打つ
ax.scatter(
pos_ary[:, 0],
pos_ary[:, 1],
pos_ary[:, 2],
s=200,
)
# ノードにラベルを表示する
for n in G.nodes:
ax.text(*pos[n], n)
# エッジの表示
for e in G.edges:
node0_pos = pos[e[0]]
node1_pos = pos[e[1]]
xx = [node0_pos[0], node1_pos[0]]
yy = [node0_pos[1], node1_pos[1]]
zz = [node0_pos[2], node1_pos[2]]
ax.plot(xx, yy, zz, c="#aaaaaa")
# 比較用 : 通常の２次元軸へのプロット
ax = fig.add_subplot(122)
nx.draw_networkx(G, edge_color="#aaaaaa")
# 出来上がった図を表示
plt.show()
このコードで以下の図が出力されました。
３次元の方がサッカーボール として綺麗な形になっているのがみて取れると思います。
座標軸の数値はいらないのでこれを消すなどの工夫を加えたらもっと良いかもしれませんね。
blog記事には静止画で貼り付けましたが、
jupyter notebook で実行する時は、
%matplotlib notebook を実行しておくと、
３次元プロットはグリグリ動かして確認ができます。
結構便利なので機会があれば試してみてください。