Atlas安装及使用

6.生成布局

7.绘制图形

plt.figure(figsize=(6, 6))

nx.draw_networkx(G, pos, with_labels=True, node_size=1000, node_color="lightblue", font_size=16)

plt.axis("off")

plt.show()

四、Atlas参数介绍

layout：布局算法的类型，可选值包括"spring"、"circular"、"spectral"等，默认为"spring"。
iterations：迭代次数，用于控制布局的精度，默认为1000。
scale：布局的缩放比例，用于控制节点的大小，默认为1。
random_seed：随机种子，用于控制布局的随机性，默认为None。

五、完整代码案例

import networkx as nx

import matplotlib.pyplot as plt

import atlaslayout as atlas

# 创建图形对象

G = nx.Graph()

# 添加节点

G.add_node("A")

G.add_node("B")

G.add_node("C")

# 添加边

G.add_edge("A", "B")

G.add_edge("B", "C")

G.add_edge("C", "A")

# 设置布局参数

layout_options = {

"layout": "spring",

"iterations": 1000,

"scale": 2,

"random_seed": 0

}

# 生成布局

pos = atlas.layout(G, **layout_options)

# 绘制图形

plt.figure(figsize=(6, 6))

nx.draw_networkx(G, pos, with_labels=True, node_size=1000, node_color="lightblue", font_size=16)

plt.axis("off")

plt.show()

六、代码解释

引入必要的库和模块，包括networkx、matplotlib和atlaslayout。
创建一个空的图形对象。
添加节点和边。
设置布局参数，包括布局类型、迭代次数、缩放比例和随机种子。
调用atlas.layout函数生成布局，该函数返回一个字典，包含每个节点的坐标信息。
调用matplotlib的绘图函数绘制图形，包括节点的标签、大小、颜色和字体大小。
调用plt.axis("off")函数去除坐标轴。
调用plt.show()函数显示图形。

七、原理解说

Atlas基于力导向布局算法实现了图形布局功能。力导向布局是一种基于物理模型的布局算法，它模拟了节点之间的相互作用力和斥力，使得节点在布局中能够达到一个平衡状态。

具体来说，力导向布局包括以下几个步骤：

创建节点和边的数据结构，用于存储图形的拓扑关系。
初始化节点的位置，可以随机生成或根据用户指定的初始位置。
计算节点之间的斥力，斥力的大小取决于节点之间的距离。
计算节点之间的相互作用力，相互作用力的大小取决于节点之间的连接关系。
根据斥力和相互作用力的方向和大小，更新节点的位置。
重复以上步骤，直到布局达到平衡状态或达到最大迭代次数。
Atlas通过调用Graphviz库实现了力导向布局算法，通过设置不同的布局参数，可以控制布局的样式和行为，包括布局类型、迭代次数、缩放比例和随机种子等。

总结

Atlas是一个用于自动图形布局的开源工具，可以通过调用API生成各种类型的图形布局。它基于力导向布局算法实现，通过模拟节点之间的相互作用力和斥力，使得节点能够在布局中达到平衡状态。通过设置不同的布局参数，可以控制布局的样式和行为。