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100天精通Python（可视化篇）——第102天：Pyecharts绘制多种炫酷关系网图参数说明+代码实战

乘风 • • Python • 阅读 123

文章目录

  • 专栏导读
  • 一、关系网图介绍
    • 1. 关系网图是什么？
    • 2. 关系网图的应用场景
  • 二、关系网图类配置选项
    • 1. 导包
    • 2. add函数
    • 3. 关系网络图的节点
    • 4. 关系网络图的边
    • 5. 节点分类的类目
  • 三、关系网图实战
    • 1. 普通关系网图
    • 2. 复杂关系网图
    • 3. 带边信息的关系网络图
    • 4. 微博转发关系图
    • 5. NPM Dependencies关系图
    • 6. 圆形布局关系网图
  • 书籍推荐（包邮送书）

专栏导读

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一、关系网图介绍

1. 关系网图是什么？

关系网图（relationship network diagram）是一种用于可视化和分析关系、连接和交互的图形表示方法。它可以用来显示和理解各种事物之间的关联、依赖和影响关系。

关系网图通常由节点（node）和边（edge）组成。节点代表各种事物，可以是人、组织、概念、事件等，而边则表示节点之间的关系或连接。边可以是有向的或无向的，有向边表示关系的方向，无向边表示关系的对称性。

关系网图可以用于各种领域的分析和研究，例如社交网络分析、组织结构分析、知识图谱构建等。通过关系网图，我们可以直观地看到各个节点之间的关系密度、集群结构、中心节点等特征，从而帮助我们理解和发现隐藏在数据中的模式和规律。

2. 关系网图的应用场景

关系网图在许多领域中都有广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

  1. 社交网络分析：关系网图可用于分析社交媒体平台上的社交网络，帮助理解用户之间的连接和交互模式，发现社区结构、影响力节点和信息传播路径等。

  2. 组织结构分析：关系网图可用于分析组织内部的人员关系、部门之间的协作关系，帮助理解组织结构、权力分配和信息流动，从而优化组织运作和决策流程。

  3. 知识图谱构建：关系网图可用于构建知识图谱，将各种实体（人、地点、概念等）及其之间的关系表示为图结构，帮助组织和管理知识，支持智能搜索、推荐和推理等应用。

  4. 交通网络分析：关系网图可用于分析交通网络中的道路、交叉口和交通流量之间的关系，帮助优化交通规划、交通流量管理和交通安全措施。

  5. 金融风险管理：关系网图可用于分析金融市场中各个金融机构之间的关联关系，帮助评估系统性风险和传染性风险，以及进行风险监测和应对策略的制定。

  6. 生物网络分析：关系网图可用于分析生物网络中的蛋白质、基因和代谢物之间的相互作用关系，帮助理解生物系统的结构和功能，以及研究疾病机制和药物靶点。

  7. 网络安全分析：关系网图可用于分析网络中的攻击者、受害者和攻击路径之间的关系，帮助发现潜在的安全漏洞和威胁，以及制定网络安全防御策略。

这只是关系网图的一些应用场景，实际上它在许多其他领域中也有广泛的应用，如供应链管理、市场营销、医疗健康等。关系网图的优势在于它能够将复杂的关系和连接可视化，帮助人们更好地理解和分析复杂系统和数据。

二、关系网图类配置选项

1. 导包

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Graph

2. add函数

add方法用于向关系网图中添加节点和连接。参数详细说明在注释中已经给出：

def add(
        self,
        series_name: str,  # 系列名称
        nodes: types.Sequence[types.GraphNode],  # 节点列表
        links: types.Sequence[types.GraphLink],  # 连接列表
        categories: types.Union[types.Sequence[types.GraphCategory], None] = None,  # 类别列表（可选）
        *,
        is_focusnode: bool = True,  # 是否聚焦节点
        is_roam: bool = True,  # 是否开启漫游
        is_draggable: bool = False,  # 是否可拖拽
        is_rotate_label: bool = False,  # 是否旋转标签
        layout: str = "force",  # 布局方式，默认为力引导布局
        symbol: types.Optional[str] = None,  # 节点图标（可选）
        symbol_size: types.Numeric = 10,  # 节点图标大小
        edge_length: types.Numeric = 30,  # 连接线长度
        gravity: types.Numeric = 0.2,  # 节点间引力大小
        friction: types.Numeric = 0.6,  # 节点间摩擦力大小
        is_layout_animation: bool = True,  # 是否开启布局动画
        repulsion: types.Numeric = 50,  # 节点间斥力大小
        edge_label: types.Label = None,  # 连接线标签
        edge_symbol: types.Union[types.Sequence[str], str] = None,  # 连接线图标
        edge_symbol_size: types.Numeric = 10,  # 连接线图标大小
        label_opts: types.Label = opts.LabelOpts(),  # 标签选项
        linestyle_opts: types.LineStyle = opts.LineStyleOpts(),  # 连接线样式选项
        tooltip_opts: types.Tooltip = None,  # 提示框选项
        itemstyle_opts: types.ItemStyle = None,  # 图元样式选项
    )

3. 关系网络图的节点

pyecharts.options.GraphNode 是用于设置关系网图中节点的参数选项的类，下面是对 GraphNode 类的参数进行说明：

class GraphNode(BasicOpts):
    def __init__(
        self,
        name: Optional[str] = None,  # 节点名称，默认为空
        x: Optional[Numeric] = None,  # 节点的 x 坐标，默认为空
        y: Optional[Numeric] = None,  # 节点的 y 坐标，默认为空
        is_fixed: bool = False,  # 节点是否固定位置，默认为 False
        value: Union[str, Sequence, None] = None,  # 节点的值，默认为空
        category: Optional[int] = None,  # 节点的类别，默认为空
        symbol: Optional[str] = None,  # 节点标记的图形类型，默认为空
        symbol_size: Union[Numeric, Sequence, None] = None,  # 节点标记的大小，默认为空
        symbol_rotate: Optional[int] = None,  # 节点标记的旋转角度，默认为空
        itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,  # 节点的样式选项，默认为空
        label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  # 节点标签的选项，默认为空
        is_disabled_emphasis: Optional[bool] = None,  # 是否禁用节点的高亮样式，默认为空
        emphasis_itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,  # 高亮样式选项，默认为空
        emphasis_label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  # 高亮标签选项，默认为空
        blur_itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,  # 模糊样式选项，默认为空
        blur_label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  # 模糊标签选项，默认为空
        is_disabled_select: Optional[bool] = None,  # 是否禁用节点的选中样式，默认为空
        select_itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,  # 选中样式选项，默认为空
        select_label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  # 选中标签选项，默认为空
        tooltip_opts: Union[TooltipOpts, dict, None] = None,  # 提示框选项，默认为空
    )

4. 关系网络图的边

pyecharts.options.GraphLink 是用于设置关系网图中连接线的参数选项的类，下面是对 GraphLink 类的参数进行说明：

class GraphLink(BasicOpts):
    def __init__(
        self,
        source: Union[str, int, None] = None,  # 连接的源节点，默认为空
        target: Union[str, int, None] = None,  # 连接的目标节点，默认为空
        value: Optional[Numeric] = None,  # 连接的值，默认为空
        symbol: Union[str, Sequence, None] = None,  # 连接线的图形类型，默认为空
        symbol_size: Union[Numeric, Sequence, None] = None,  # 连接线的大小，默认为空
        linestyle_opts: Union[LineStyleOpts, dict, None] = None,  # 连接线的样式选项，默认为空
        label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  # 连接线的标签选项，默认为空
        is_disabled_emphasis: Optional[bool] = None,  # 是否禁用连接线的高亮样式，默认为空
        emphasis_linestyle_opts: Union[LineStyleOpts, dict, None] = None,  # 高亮样式选项，默认为空
        emphasis_label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  # 高亮标签选项，默认为空
        blur_linestyle_opts: Union[LineStyleOpts, dict, None] = None,  # 模糊样式选项，默认为空
        blur_label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  # 模糊标签选项，默认为空
        is_disabled_select: Optional[bool] = None,  # 是否禁用连接线的选中样式，默认为空
        select_linestyle_opts: Union[LineStyleOpts, dict, None] = None,  # 选中样式选项，默认为空
        select_label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  # 选中标签选项，默认为空
        is_ignore_force_layout: bool = False  # 是否忽略力引导布局，默认为 False
    )

5. 节点分类的类目

pyecharts.options.GraphCategory用于设置节点分类的类目，通过传入不同的参数值，可以定制节点分类的名称、符号、符号大小和标签样式。：

class GraphCategory(BasicOpts):
    def __init__(
        self,
        name: Optional[str] = None,  # 节点分类的名称属性，可选参数，默认为 None
        symbol: Optional[str] = None,  # 节点分类的符号属性，可选参数，默认为 None。符号属性可以用于区分不同的节点分类。
        symbol_size: Union[Numeric, Sequence, None] = None,  # 节点分类的符号大小属性，可选参数，默认为 None。符号大小属性可以设置节点分类的大小。
        label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  # 节点分类的标签选项属性，可选参数，默认为 None。标签选项属性用于设置节点分类的标签样式。
    ):

三、关系网图实战

1. 普通关系网图

Pyecharts是一个基于Echarts的Python可视化库，可以用来绘制各种图表，包括关系网络图。下面是使用Pyecharts链式写法绘制普通的关系网络图的示例代码：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Graph

# 构建节点数据
nodes = [
    {"name": "A"},
    {"name": "B"},
    {"name": "C"},
    {"name": "D"},
    {"name": "E"},
]
# 构建边数据
links = [
    {"source": "A", "target": "B"},
    {"source": "B", "target": "C"},
    {"source": "C", "target": "D"},
    {"source": "D", "target": "E"},
    {"source": "E", "target": "A"},
]

# 创建关系网络图对象
graph = (
    Graph()
    .add("", nodes, links, repulsion=8000)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="关系网络图"))
)

# 渲染图表
graph.render("graph.html")
# 在Jupyter Notebook中显示
graph.render_notebook()

运行以上代码，将生成一个名为graph.html的关系网络图文件。可以在浏览器中打开该文件，查看绘制的关系网络图。

2. 复杂关系网图

以下代码中，我们使用了链式写法创建了一个关系网络图对象，并设置了节点数据和边数据。然后，我们设置了全局选项，包括图表标题。最后，我们使用render方法将图表渲染成一个HTML文件，并使用render_notebook方法在Jupyter Notebook中显示图表：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Graph

# 构建节点数据
nodes = [
    {"name": "结点1", "symbolSize": 10},
    {"name": "结点2", "symbolSize": 20},
    {"name": "结点3", "symbolSize": 30},
    {"name": "结点4", "symbolSize": 40},
    {"name": "结点5", "symbolSize": 50},
    {"name": "结点6", "symbolSize": 40},
    {"name": "结点7", "symbolSize": 30},
    {"name": "结点8", "symbolSize": 20},
]

# 构建边数据
links = []
for i in nodes:
    for j in nodes:
        links.append({"source": i.get("name"), "target": j.get("name")})

# 创建关系网络图对象
graph = (
    Graph()
    .add("", nodes, links, repulsion=8000)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="关系网图"))
)

# 生成html文件
graph.render("关系网图.html")

# 在Jupyter Notebook中显示
graph.render_notebook()

运行结果：

3. 带边信息的关系网络图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Graph

# 构建节点数据
nodes_data = [
    opts.GraphNode(name="结点1", symbol_size=10),
    opts.GraphNode(name="结点2", symbol_size=20),
    opts.GraphNode(name="结点3", symbol_size=30),
    opts.GraphNode(name="结点4", symbol_size=40),
    opts.GraphNode(name="结点5", symbol_size=50),
    opts.GraphNode(name="结点6", symbol_size=60),
]
# 构建边数据
links_data = [
    opts.GraphLink(source="结点1", target="结点2", value=2),
    opts.GraphLink(source="结点2", target="结点3", value=3),
    opts.GraphLink(source="结点3", target="结点4", value=4),
    opts.GraphLink(source="结点4", target="结点5", value=5),
    opts.GraphLink(source="结点5", target="结点6", value=6),
    opts.GraphLink(source="结点6", target="结点1", value=7),
]

# 创建一个Graph实例
graph = (
    Graph()
    .add(
        "",
        nodes_data,  # 节点数据
        links_data, # 边数据
        repulsion=4000, # 节点之间的斥力大小
        edge_label=opts.LabelOpts(
            is_show=True, # 显示边的标签
            position="middle", # 标签位置为中间
            formatter="{b} 的数据 {c}" # 标签内容的格式化字符串
        ),
        # 修改节点的颜色
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#FF0000")
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="关系网图")
    )
)

# 生成html文件
graph.render("关系网图.html")

# 在Jupyter Notebook中显示
graph.render_notebook()

运行结果：

4. 微博转发关系图

下载数据集：https://pan.baidu.com/s/1KqfmId3_jAe63lhU6HxnKw?pwd=nqor

提取码：nqor

微博转发关系图是一种图形化展示微博转发关系的工具，用于展示微博在社交媒体平台上的传播路径和关系。在一个微博转发关系图中，每个微博都表示为一个节点，节点之间的连接表示微博之间的转发关系：

import json

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Graph

# 从json文件中读取数据
with open("weibo.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    j = json.load(f)
    nodes, links, categories, cont, mid, userl = j

# 创建Graph实例
graph = (
    Graph()
    # 添加数据
    .add(
        "",  # 图例名称为空
        nodes,  # 节点数据
        links,  # 边数据
        categories,  # 节点分类信息
        repulsion=50,  # 节点之间的斥力大小
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),  # 边的曲度
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),  # 不显示节点标签
    )
    # 设置全局配置
    .set_global_opts(
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),  # 不显示图例
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Graph-微博转发关系图"),  # 设置标题
    )
)

# 生成html文件
graph.render("关系网图.html")

# 在Jupyter Notebook中显示
graph.render_notebook()

运行结果：

5. NPM Dependencies关系图

NPM（Node Package Manager）是Node.js的包管理器，用于管理和安装第三方模块。在一个Node.js项目中，通常会有多个NPM依赖，这些依赖之间存在着不同的关系。

NPM依赖关系图是一个图形化展示NPM依赖关系的工具，可以帮助开发者更好地理解和管理项目的依赖关系。它可以将项目中的NPM依赖以图形的形式展示出来，并显示它们之间的关系。

在NPM依赖关系图中，每个NPM包都表示为一个节点，节点之间的连接表示依赖关系。如果一个包依赖于另一个包，那么这两个包之间就会有一条连接。连接的箭头指向被依赖的包，表示依赖的方向。

先安装第三方模块：

pip install aiohttp

完整源码：

import asyncio
from aiohttp import TCPConnector, ClientSession
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Graph

# 异步函数，用于获取JSON数据
async def get_json_data(url: str) -> dict:
    async with ClientSession(connector=TCPConnector(ssl=False)) as session:
        async with session.get(url=url) as response:
            return await response.json()

# 获取数据
data = asyncio.run(
    get_json_data(
        url="https://echarts.apache.org/examples/data/asset/data/npmdepgraph.min10.json"
    )
)

# 处理节点数据
nodes = [
    {
        "x": node["x"],
        "y": node["y"],
        "id": node["id"],
        "name": node["label"],
        "symbolSize": node["size"],
        "itemStyle": {"normal": {"color": node["color"]}},
    }
    for node in data["nodes"]
]

# 处理边数据
edges = [
    {"source": edge["sourceID"], "target": edge["targetID"]}
    for edge in data["edges"]
]

# 创建Graph实例
graph = (
    Graph()
    .add(
        series_name="",  # 系列名称为空
        nodes=nodes,  # 节点数据
        links=edges,  # 边数据
        layout="none",  # 不采用力引导布局
        is_roam=True,  # 可以拖拽和缩放
        is_focusnode=True,  # 点击节点时高亮相关节点和边
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),  # 不显示节点标签
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=0.5, curve=0.3, opacity=0.7),  # 边的样式
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="NPM Dependencies"))  # 设置标题
)

# 生成html文件
graph.render("关系网图.html")

# 在Jupyter Notebook中显示
graph.render_notebook()

运行结果：

6. 圆形布局关系网图

数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1FB1OY4TXWdSbusClD9fh3Q?pwd=8bty
提取码：8bty

图表采用圆形布局，每个节点代表一个角色，节点之间的边表示角色之间的关系。图表的节点根据不同的分类进行着色，使得不同类型的角色易于区分。边的样式使用曲线连接，并根据边的起始节点进行着色，以增强可视化效果。标签显示在节点的右侧，方便查看每个角色的名称：

# 首先导入所需的库
import json
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Graph

# 读取JSON文件
with open("les-miserables.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    j = json.load(f)
    nodes = j["nodes"]
    links = j["links"]
    categories = j["categories"]

# 创建Graph对象，并设置图表的初始化选项，包括宽度和高度
graph = (
    Graph(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))
    # 添加图表的节点、边和分类信息
    .add(
        "",  # 图例名称为空
        nodes=nodes,  # 添加节点信息
        links=links,  # 添加边信息
        categories=categories,  # 添加分类信息
        layout="circular",  # 设置布局方式为圆形
        is_rotate_label=True,  # 是否旋转标签
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="source", curve=0.3),  # 设置边的样式
        label_opts=opts.LabelOpts(position="right"),  # 设置标签的位置
    )
    # 设置全局选项，包括标题和图例的位置
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Graph-Les Miserables"),  # 设置标题
        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_left="2%", pos_top="20%"),  # 设置图例的位置
    )
)

# 生成图表并保存为HTML文件
graph.render("graph_les_miserables.html")

# 在Jupyter Notebook中显示图表
graph.render_notebook()

运行结果：

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