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

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 optsfrom 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 Falsevalue: 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 Nonesymbol: 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 optsfrom 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 optsfrom 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 optsfrom 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 jsonfrom pyecharts import options as optsfrom 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 asynciofrom aiohttp import TCPConnector, ClientSessionimport pyecharts.options as optsfrom 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 jsonfrom pyecharts import options as optsfrom 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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