Pygraphviz 使用指南

Pygraphviz 是一个 Python 的 graphviz 接口。Graphviz 是一个流程图和图形可视化工具，可用于绘制各种图表、网络、流程、组织结构图和各种各样的实体关系图。

一、安装 pygraphviz

安装 pygraphviz 最方便的方法是使用 pip 工具，安装命令如下：

pip install pygraphviz

如果提示找不到 graphviz，需要先安装 Graphviz 应用程序。可以在 https://graphviz.gitlab.io/download/ 上下载。

二、绘制图形

Pygraphviz 支持各种类型的图形绘制，如无向图、有向图、多重图和有向多重图等。下面我们通过一些示例来演示如何绘制不同类型的图形。

1. 无向图示例

下面是一个简单的无向图示例：

import pygraphviz as pgv
G = pgv.AGraph()
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_edge(1, 2)
G.draw('graph.png', prog='dot')

以上代码将生成一个名为 "graph.png" 的文件，它就是下面的图形：可以通过 add_node 方法添加节点，通过 add_edge 方法添加边。

2. 有向图示例

下面是一个简单的有向图示例：

import pygraphviz as pgv
G = pgv.AGraph(directed=True)
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_edge(1, 2)
G.draw('graph.png', prog='dot')

以上代码将生成一个名为 "graph.png" 的文件，它就是下面的图形：可以通过在构造器中传递 directed=True 来指示创建一个有向图。

3. 多重图示例

下面是一个简单的多重图示例：

import pygraphviz as pgv
G = pgv.AGraph(strict=False, directed=True, multigraph=True)
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 2)
G.draw('graph.png', prog='dot')

以上代码将生成一个名为 "graph.png" 的文件，它就是下面的图形：可以通过在构造器中传递 multigraph=True 来创建一个多重图。

三、添加节点和边的属性

Pygraphviz 允许为节点和边添加各种属性，如颜色、字体、大小和形状等。以下是如何添加这些属性的示例：

1. 添加节点属性示例

import pygraphviz as pgv
G = pgv.AGraph(directed=True)
G.add_node(1, color='red')
G.add_node(2, color='blue')
G.add_node(3, color='#009900')
G.add_node(4, color='white', fontname='Courier-Bold', fontsize=14, shape='rect')
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 4)
G.draw('graph.png', prog='dot')

以上代码将生成一个名为 "graph.png" 的文件，它就是下面的图形：可以通过传递节点属性来添加节点的属性。在以上代码中，我们分别为节点 1、2、3 和 4 设置了不同的颜色。节点 4 除了设置了字体和大小外，还设置了一个矩形的形状。

2. 添加边属性示例

import pygraphviz as pgv
G = pgv.AGraph(directed=True)
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_node(3)
G.add_edge(1, 2, color='blue')
G.add_edge(1, 3, color='#009900')
G.add_edge(2, 3, color='red')
G.draw('graph.png', prog='dot')

以上代码将生成一个名为 "graph.png" 的文件，它就是下面的图形：可以通过传递边属性来添加边的属性。在以上代码中，我们分别为每条边设置了不同的颜色。

四、其他操作

以下是 pygraphviz 的其他功能及使用方法。

1. 删除节点/边

使用 remove_node 和 remove_edge 方法可以分别删除节点和边。

import pygraphviz as pgv
G = pgv.AGraph(directed=True)
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_node(3)
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 3)
G.draw('graph.png', prog='dot')
G.remove_node(1)  # 删除节点1
G.remove_edge(2, 3)  # 删除边2-3
G.draw('graph.png', prog='dot')

运行以上代码，将得到下面的图形：

2. 计算图的边缘距离

AGraph 还提供了计算图的边缘距离的方法。边缘距离是从图的边缘到图中任意节点的距离。使用 graph_attr 方法可以获取到图的属性，通过调用此方法返回的属性字典的 __getitem__ 方法，可以获取特定属性的值。

import pygraphviz as pgv
G = pgv.AGraph(directed=True)
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_node(3)
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 3)
G.draw('graph.png', prog='dot')
# 计算边缘距离
margin = G.graph_attr['margin']
print(f"The margin of the graph is: {margin}")

运行以上代码，将输出下面的结果：

The margin of the graph is: 0.5

3. 根据 Dot 语言创建图形

除了使用 Python 代码的方式，我们还可以使用 Dot 语言来创建图形，并使用 Python 加载、操作和显示它。以下是一个使用 Dot 语言的例子：

import pygraphviz as pgv
dot = """
digraph mygraph {
    rankdir=LR;
    node [shape=box, style=filled, color=gray, fontname=Arial];
    edge [style=invis];
    A [label="Start node"];
    B [label="Intermediate node"];
    C [label="End node"];
    edge [style=solid, color=blue, penwidth=2];
    A -> B;
    edge [style=dashed, color=red, penwidth=4];
    B -> C;
}
"""
G = pgv.AGraph(strict=False, directed=True)
G.from_string(dot)
G.draw('graph.png', prog='dot')

运行以上代码，将得到下面的图形：可以看到，我们使用 Dot 语言编写了一段文本，并将它传递给 AGraph 的 from_string 方法，然后再将它绘制到 "graph.png" 文件中，内容除了颜色、形状和节点标签外，与之前的例子基本相同。使用 Dot 语言编写的好处是更直观，更容易创建大型图形。

五、总结

以上是 pygraphviz 中一些常用操作的演示。在实际使用中，可以根据自己的需求选择适当的方法和参数来绘制和操作图形。

Pygraphviz简介及使用方法