Disegnare grafici multilivello con networkx?

Question

Sto provando a visualizzare alcuni grafici i cui nodi rappresentano oggetti diversi. Voglio creare un'immagine che assomiglia a quello qui:

Fondamentalmente, ho bisogno di un grafico 3D e la capacità di disegnare i bordi tra i nodi allo stesso livello o nodi su diversi livelli.

Answer 1

Questa risposta potrebbe non essere una soluzione completa, ma è una demo funzionante per il rendering di grafici 3D utilizzando networkx. networkx come tale non può rendere grafici 3D. Dovremo installare mayavi affinché ciò accada.

import networkx as nx 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from mayavi import mlab 

import random 

def draw_graph3d(graph, graph_colormap='winter', bgcolor = (1, 1, 1), 
       node_size=0.03, 
       edge_color=(0.8, 0.8, 0.8), edge_size=0.002, 
       text_size=0.008, text_color=(0, 0, 0)): 

    H=nx.Graph() 

    # add edges 
    for node, edges in graph.items(): 
     for edge, val in edges.items(): 
      if val == 1: 
       H.add_edge(node, edge) 

    G=nx.convert_node_labels_to_integers(H) 

    graph_pos=nx.spring_layout(G, dim=3) 

    # numpy array of x,y,z positions in sorted node order 
    xyz=np.array([graph_pos[v] for v in sorted(G)]) 

    # scalar colors 
    scalars=np.array(G.nodes())+5 
    mlab.figure(1, bgcolor=bgcolor) 
    mlab.clf() 

    #---------------------------------------------------------------------------- 
    # the x,y, and z co-ordinates are here 
    # manipulate them to obtain the desired projection perspective 
    pts = mlab.points3d(xyz[:,0], xyz[:,1], xyz[:,2], 
         scalars, 
         scale_factor=node_size, 
         scale_mode='none', 
         colormap=graph_colormap, 
         resolution=20) 
    #---------------------------------------------------------------------------- 

    for i, (x, y, z) in enumerate(xyz): 
     label = mlab.text(x, y, str(i), z=z, 
          width=text_size, name=str(i), color=text_color) 
     label.property.shadow = True 

    pts.mlab_source.dataset.lines = np.array(G.edges()) 
    tube = mlab.pipeline.tube(pts, tube_radius=edge_size) 
    mlab.pipeline.surface(tube, color=edge_color) 

    mlab.show() # interactive window 

# create tangled hypercube 
def make_graph(nodes): 

    def make_link(graph, i1, i2): 
     graph[i1][i2] = 1 
     graph[i2][i1] = 1 

    n = len(nodes) 

    if n == 1: return {nodes[0]:{}} 

    nodes1 = nodes[0:n/2] 
    nodes2 = nodes[n/2:] 
    G1 = make_graph(nodes1) 
    G2 = make_graph(nodes2) 

    # merge G1 and G2 into a single graph 
    G = dict(G1.items() + G2.items()) 

    # link G1 and G2 
    random.shuffle(nodes1) 
    random.shuffle(nodes2) 
    for i in range(len(nodes1)): 
     make_link(G, nodes1[i], nodes2[i]) 

    return G 

# graph example 
nodes = range(10) 
graph = make_graph(nodes) 
draw_graph3d(graph) 

Questo codice è stato modificato da uno degli esempi here. Si prega di inviare il codice in questo caso, quando si riesce a raggiungere l'obiettivo.