Python Networkxグラフ描画 - タプル内のラベル/値

Question

タプル 'new'内のアイテムを含む単一のnetworkXグラフを描画します。 私のグラフノードは "AXIN"のようなラベルを持ち、色は緑か黄です。

「未登録」の場合、ノードを緑色にします。 タプル「レポート」内のアイテム[2]がこのノードを黄色にします。

> new = (('AXIN', 37, 'reported'), ('LGR', 30, 'reported'), ('NKD', 
> 24, 'reported'), ('TNFRSF', 23, 'UNREPORTED'), ('CCND', 19, 
> 'reported'), ('APCDD', 18, 'reported'), ('TR', 16, 'UNREPORTED'), 
> ('TOX', 15, 'UNREPORTED'), ('LEF', 15, 'reported'), ('MME', 13, 
> 'reported')) 
> 
> X, Y, _ = zip(*new) import seaborn as sns sns.set() import 
> matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.figure(figsize = (20, 
> 10)) mytitle = "Most common genes coexpressed with {gene1}, {gene2}, 
> {gene3}, {gene4}".format(gene1="axin2", gene2="lef", gene3="nkd1", 
> gene4="lgr5") plt.title(mytitle, fontsize=40) plt.ylabel('Number of 
> same gene encounters across studies', fontsize=20) ax = 
> plt.bar(range(len(X)), Y, 0.6, align='center', tick_label = X, 
> color="red") ax = plt.xticks(rotation=90) new = tuple(new) 
> 
> import networkx as nx children = sorted(new, key=lambda x: x[1]) 
> parent = children.pop()[0] 
> 
> G = nx.Graph() for child, weight, _ in children: G.add_edge(parent, 
> child, weight=weight) width = list(nx.get_edge_attributes(G, 
> 'weight').values()) colors = [] for i in new: 
>   if i[2] == 'UNREPORTED': 
>     colors.append('green') 
>   elif i[2] == 'reported': 
>     colors.append('yellow') print(colors) plt.savefig("plt.gene-expression.pdf") plt.figure(figsize = (20, 10)) 
> mytitle = "Most common genes coexpressed with {gene1}, {gene2}, 
> {gene3}, {gene4}".format(gene1="axin2", gene2="lef", gene3="nkd1", 
> gene4="lgr5") plt.title(mytitle, fontsize=40) 
> 
> nx.draw_networkx(G, font_size=10, node_size=2000, alpha=0.6, 
> node_color=colors) plt.savefig("gene-expression-graph.pdf") 

このコードでは、黄色のノードと緑のノードを持つ2つの異なるグラフが表示されます。

Answer 1

三項演算子で辞書の理解を使用して、ノードの色へのマッピングを構築することができます。これは、グラフを描画するときにノードを色付けするために使用できます。

import networkx as nx 

new = (('AXIN', 37, 'reported'), ('LGR', 30, 'reported'), ('NKD', 24, 'reported'), ('TNFRSF', 23, 'UNREPORTED'), ('CCND', 19, 'reported'), ('APCDD', 18, 'reported'), ('TR', 16, 'UNREPORTED'), ('TOX', 15, 'UNREPORTED'), ('LEF', 15, 'reported'), ('MME', 13, 'reported')) 
children = sorted(new, key=lambda x: x[1]) 
node_color = {node[0]: 'y' if node[2] == 'reported' else 'g' for node in children} 
parent = children.pop()[0] 
G = nx.Graph() 
for child in children: G.add_edge(parent, child[0]) 
nx.draw_networkx(G, node_color=[node_color[i] for i in G.nodes()])