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图的绘制和自定义

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。

图绘图对象

使用 plot 函数绘制 graphdigraph 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 XDataYDataZData 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)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

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

NodeColor 的值更改为 'red'

p.NodeColor = 'red';

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

确定边的线宽。

p.LineWidth
ans = 0.5000

创建并绘制图

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)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

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

更改图节点的布局

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 XDataYDataZData 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)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

按比例对节点着色

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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

按权重列出的边线宽度

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;

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

提取子图

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 HG 继承 NodeColorsLWidths 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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

为节点和边添加标签

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')

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

突出显示最短路径

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')

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

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';

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

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')

Figure contains an axes. The axes contains an object of type graphplot.

绘制大图

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:

  1. 默认的图布局方法始终为 'subspace'

  2. 不会再自动为这些节点添加标签。

  3. MarkerSize 属性设置为 2。(较小的图的标记大小为 4)。

  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)。

另请参阅

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