使用igraph绘制football数据集可视化

由于论文需要，仓促之下安装了igraph，整理一下绘图过程，下次就不用再百度了。。。

igraph是一个用来绘制网络图的库，下面用football.gml文件举例，说明如何使用这个库。如有纰漏，望指正。

对于gml文件的读取，该库非常简单，代码如下：

g = igraph.Graph.Read_GML(filePath)
# 源代码如下
'''
  @classmethod
    def Read_GML(cls, f): # real signature unknown; restored from __doc__
        """
        Read_GML(f)
        
        Reads a GML file and creates a graph based on it.
        
        @param f: the name of the file or a Python file handle
        """
        pass
'''

从源代码注释(creates a graph based on it)理解，返回值应该是一个Graph类

通过检查gml文件，可以看到顶点属性有三个：id,label,value，分别对应改节点的编号，节点名称和节点类别。为了我们画图简洁，我们将顶点名称设置为空值，如果不设置，在图片上的顶点会有改顶点的名称出现。可以通过vs属性设置顶点的属性值，代码如下：

g.vs['label'] = ['']

为了用不同颜色表示每个类，我们要设置visual_style字典，使用Python的map方法按照顶点的value返回一个List，表示每个顶点的颜色，代码如下：

def getValue(value):
    colorList = ['blue','green','purple','yellow','red','pink','orange','black','white','gray','brown','wheat']
    return colorList[int(value)]
    
visual_style = dict()
visual_style['vertex_color'] = list(map(getValue, (g.vs['value'])))

通过检查Graph.plot()的注释，可以得到visual_style全部的可以设置的属性，这里就不一一列举了

然后就是画图

igraph.plot(g, **visual_style)

全部绘制代码如下：

import igraph

filePath = 'file/football.gml'
imagePath = 'file/footbalImage.png'


def getValue(value):
    colorList = ['blue','green','purple','yellow','red','pink','orange','black','white','gray','brown','wheat']
    return colorList[int(value)]


g = igraph.Graph.Read_GML(filePath)

g.vs['label'] = ['']

visual_style = dict()
visual_style['vertex_color'] = list(map(getValue, (g.vs['value'])))
visual_style['bbox'] = [0, 0, 800, 800]

image = igraph.plot(g, **visual_style)
image.save(imagePath)

绘制结果如下：