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此示例演示如何绘制图,然后自定义显示内容以向图节点和边添加标签或高亮显示。
使用 plot
函数绘制 graph
和 digraph
对象。默认情况下,plot
会检查图的大小和类型,以确定要使用的布局。生成的图窗窗口不包含轴刻度线。但是,如果使用 XData
、YData
或 ZData
名称-值对组指定节点的 (x,y) 坐标,图窗将包含轴刻度线。
节点数不超过 100 的图会自动包含节点标签。节点标签使用节点名称(如果可用);否则标签为数值节点索引。
例如,使用巴基球邻接矩阵创建一个图,然后使用所有的默认选项绘制该图。如果您调用 plot
并指定输出参数,则此函数将返回 GraphPlot
对象的句柄。随后,您可以使用该对象调整绘图的属性。例如,可以更改边的颜色或样式、节点的大小和颜色等。
G = graph(bucky); p = plot(G)
p = GraphPlot with properties: NodeColor: [0 0.4470 0.7410] MarkerSize: 4 Marker: 'o' EdgeColor: [0 0.4470 0.7410] LineWidth: 0.5000 LineStyle: '-' NodeLabel: {1x60 cell} EdgeLabel: {} XData: [1x60 double] YData: [1x60 double] ZData: [1x60 double] Show all properties
获得 GraphPlot
对象的句柄后,便可以使用点索引访问或更改属性值。有关您可以调整的属性的完整列表,请参阅GraphPlot 属性。
将 NodeColor
的值更改为 'red'
。
p.NodeColor = 'red';
确定边的线宽。
p.LineWidth
ans = 0.5000
创建并绘制一个表示 L 形膜的图,L 形膜是基于一侧有 12 个节点的方形网格构建的。使用 plot
指定输出参数以返回 GraphPlot
对象的句柄。
n = 12; A = delsq(numgrid('L',n)); G = graph(A,'omitselfloops')
G = graph with properties: Edges: [130x2 table] Nodes: [75x0 table]
p = plot(G)
p = GraphPlot with properties: NodeColor: [0 0.4470 0.7410] MarkerSize: 4 Marker: 'o' EdgeColor: [0 0.4470 0.7410] LineWidth: 0.5000 LineStyle: '-' NodeLabel: {1x75 cell} EdgeLabel: {} XData: [1x75 double] YData: [1x75 double] ZData: [1x75 double] Show all properties
使用 layout
函数更改绘图中的图节点的布局。不同的布局选项会自动计算绘图的节点坐标。或者,可以使用 GraphPlot
对象的 XData
、YData
和 ZData
属性来指定您自己的节点坐标。
不使用默认的二维布局方法,而是使用 layout
来指定 'force3'
布局(三维力导向图布局)。
layout(p,'force3')
view(3)
根据图节点的出入度为它们着色。在该图中,所有内部节点都具有最大度数 4,沿图边的节点的度数为 3,角节点具有最小度数 2。将该节点着色数据存储为 G.Nodes
中的变量 NodeColors
。
G.Nodes.NodeColors = degree(G); p.NodeCData = G.Nodes.NodeColors; colorbar
向图边添加一些随机整数权重,然后绘制这些边,使它们的线宽与权重成比例。由于约大于 7 的边线宽度开始变得很复杂,因此缩放线宽,使权重最大的边的线宽为 7。将该边宽数据存储为 G.Edges
中的变量 LWidths
。
G.Edges.Weight = randi([10 250],130,1); G.Edges.LWidths = 7*G.Edges.Weight/max(G.Edges.Weight); p.LineWidth = G.Edges.LWidths;
提取 G
的右上角并将其作为子图绘制,以更便于读取图上的详细信息。新图 H
从 G
继承 NodeColors
和 LWidths
变量,因此最直接的方式就是重新创建之前的绘图自定义项。但是,系统会对 H
中的节点重新进行编号,以将图中的新节点编号考虑在内。
H = subgraph(G,[1:31 36:41]); p1 = plot(H,'NodeCData',H.Nodes.NodeColors,'LineWidth',H.Edges.LWidths); colorbar
使用 labeledge
对宽度大于 6
的边添加标签 'Large'
。labelnode
函数以相似的方式为节点添加标签。
labeledge(p1,find(H.Edges.LWidths > 6),'Large')
查找子图 H
中节点 11 与节点 37 之间的最短路径。以红色高亮显示沿此路径的边,并增大路径的结束节点的大小。
path = shortestpath(H,11,37)
path = 1×10
11 12 17 18 19 24 25 30 36 37
highlight(p1,[11 37]) highlight(p1,path,'EdgeColor','r')
删除节点标签和颜色栏,并使所有节点都变成黑色。
p1.NodeLabel = {}; colorbar off p1.NodeColor = 'black';
查找忽略边权重的其他最短路径。以绿色突出显示此路径。
path2 = shortestpath(H,11,37,'Method','unweighted')
path2 = 1×10
11 12 13 14 15 20 25 30 31 37
highlight(p1,path2,'EdgeColor','g')
创建包含数十万个甚至数百万个节点和/或边的图是很常见的。为此,plot
处理大图会略有不同,以保持可读性和性能。处理节点超过 100 个的图时,plot
函数会进行以下调整:
默认的图布局方法始终为 'subspace'
。
不会再自动为这些节点添加标签。
MarkerSize
属性设置为 2
。(较小的图的标记大小为 4
)。
有向图的 ArrowSize
属性设置为 4
。(较小的有向图使用的箭头大小为 7
)。
digraph
| graph
| GraphPlot
| plot