神经网络图形绘制

在python机器学习中会遇到各种各样的神经网络图形,以下为例子:

"""======================

Betweenness Centrality

======================

Betweenness centrality measures of positive gene functional associations

using WormNet v.3-GS.

Data from: https://www.inetbio.org/wormnet/downloadnetwork.php

"""

from random import sample

import networkx as nx

import matplotlib.pyplot as plt

Gold standard data of positive gene functional associations

from https://www.inetbio.org/wormnet/downloadnetwork.php

G = nx.read_edgelist("D:/OneDrive - stu.fynu.edu.cn/Gephi/WormNet.v3.benchmark.txt")

remove randomly selected nodes (to make example fast)

num_to_remove = int(len(G) / 1.5)

nodes = sample(list(G.nodes), num_to_remove)

G.remove_nodes_from(nodes)

remove low-degree nodes

low_degree = [n for n, d in G.degree() if d < 10]

G.remove_nodes_from(low_degree)

largest connected component

components = nx.connected_components(G)

largest_component = max(components, key=len)

H = G.subgraph(largest_component)

compute centrality

centrality = nx.betweenness_centrality(H, k=10, endpoints=True)

compute community structure

lpc = nx.community.label_propagation_communities(H)

community_index = {n: i for i, com in enumerate(lpc) for n in com}

draw graph

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 15))

pos = nx.spring_layout(H, k=0.15, seed=4572321)

node_color = [community_index[n] for n in H]

node_size = [v * 20000 for v in centrality.values()]

nx.draw_networkx(

H,

pos=pos,

with_labels=False,

node_color=node_color,

node_size=node_size,

edge_color="gainsboro",

alpha=0.4,

)

Title/legend

font = {"color": "k", "fontweight": "bold", "fontsize": 20}

ax.set_title("Gene functional association network (C. elegans)", font)

Change font color for legend

font["color"] = "r"

ax.text(

0.80,

0.10,

"",

#"node color = community structure",

horizontalalignment="center",

transform=ax.transAxes,

fontdict=font,

)

ax.text(

0.80,

0.06,

"",

#"node size = betweenness centrality",

horizontalalignment="center",

transform=ax.transAxes,

fontdict=font,

)

Resize figure for label readability

ax.margins(0.1, 0.05)

fig.tight_layout()

plt.axis("off")

plt.savefig("D:/OneDrive - stu.fynu.edu.cn/Gephi/WormNet.v3.benchmark.png")

plt.show()

这样绘制出图形如下:

相关推荐
编码浪子1 小时前
对LlamaFactory的一点见解
人工智能·机器学习·数据挖掘
长桥夜波1 小时前
【第十八周】机器学习笔记07
人工智能·笔记·机器学习
音视频牛哥2 小时前
从“小而美”到“大而强”:音视频直播SDK的技术进化逻辑
机器学习·计算机视觉·音视频·大牛直播sdk·人工智能+·rtsp播放器rtmp播放器·rtmp同屏推流
丁浩66613 小时前
Python机器学习---2.算法:逻辑回归
python·算法·机器学习
B站_计算机毕业设计之家13 小时前
计算机毕业设计:Python农业数据可视化分析系统 气象数据 农业生产 粮食数据 播种数据 爬虫 Django框架 天气数据 降水量(源码+文档)✅
大数据·爬虫·python·机器学习·信息可视化·课程设计·农业
伏小白白白13 小时前
【论文精度-2】求解车辆路径问题的神经组合优化算法:综合展望(Yubin Xiao,2025)
人工智能·算法·机器学习
Cathy Bryant15 小时前
大模型损失函数(二):KL散度(Kullback-Leibler divergence)
笔记·神经网络·机器学习·数学建模·transformer
叶凡要飞15 小时前
RTX5060Ti安装双系统ubuntu22.04各种踩坑点(黑屏,引导区修复、装驱动、server版本安装)
人工智能·python·yolo·ubuntu·机器学习·操作系统
罗西的思考16 小时前
[Agent] ACE(Agentic Context Engineering)和Dynamic Cheatsheet学习笔记
人工智能·机器学习
逐云者12316 小时前
自动驾驶强化学习的价值对齐:奖励函数设计的艺术与科学
人工智能·机器学习·自动驾驶·自动驾驶奖励函数·奖励函数黑客防范·智能驾驶价值对齐