Библиотека визуализации для сетей и зависимостей

Вопрос или проблема

import gravis as gv
import networkx as nx

# например, Узел A отправляет X единиц Узлу B, в то время как Узел B отправляет Y единиц Узлу A и Q единиц Узлу C
data = [
    ('A', 'B', 2.2),
    ('B', 'A', 3.7),
    ('B', 'C', 0.9),
]

dg = nx.DiGraph()
for n1, n2, sent in data:
    dg.add_edge(n1, n2, size=sent)

for node in dg.nodes:
    size = 0.0
    for n1, n2 in dg.in_edges(node):
        e = dg.edges[(n1, n2)]
        size += e['size']
    dg.nodes[node]['size'] = size * 5

gv.d3(dg, edge_curvature=0.5)

Ответ или решение

Визуализация сетей и зависимостей в Python: Обзор библиотек

В данной статье мы детально рассмотрим библиотеки Python для визуализации сетей, которые удовлетворяют определенным критериям, включая размер узлов в зависимости от метрик, направление соединений между узлами, вариации в толщине соединителей и динамическим пользовательским интерфейсом для фильтров, таких как диапазоны дат.

Критерии визуализации

1. Размер узлов: Узлы должны изменять свой размер в зависимости от определенного показателя, например, суммы переменной X, полученной всеми другими узлами.

2. Направление соединений: Необходимо отобразить, сколько единиц передает один узел другому, учитывая, что узел может как отправлять, так и получать данные.

3. Толщина соединителей: Соединительные линии (ребра) должны варьироваться по толщине в зависимости от количества единиц, которые они представляют.

4. Динамический интерфейс пользователя: Сеть должна быть интерактивной с возможностью выбора фильтров, таких как диапазоны дат и другие параметры.

Библиотеки для визуализации

Несколько библиотек могут помочь в решении этой задачи, однако нам нужно тщательно рассмотреть их возможности и ограничения.

1. Gravis

   • Описание: Gravis — это библиотека, специально созданная для визуализации сетей, направленная на широкий спектр пользователей.
   • Поддержка направлений: Она поддерживает направленные графы, что идеально подходит для ваших требований.
   • Адаптация узлов: Размер узлов может изменяться в зависимости от метрик.
   • Пример кода:

     
     import gravis as gv
     import networkx as nx

   data = [
   (‘A’, ‘B’, 2.2),
   (‘B’, ‘A’, 3.7),
   (‘B’, ‘C’, 0.9),
   ]

   dg = nx.DiGraph()
   for n1, n2, sent in data:
   dg.add_edge(n1, n2, size=sent)

   for node in dg.nodes:
   size = 0.0
   for n1, n2 in dg.in_edges(node):
   e = dg.edges[(n1, n2)]
   size += e[‘size’]
   dg.nodes[node][‘size’] = size * 5

   gv.d3(dg, edge_curvature=0.5)

   
   - **Интерактивность**: Gravis позволяет перемещать узлы и изменять их свойства, однако может потребоваться дополнительная реализация для фильтрации по диапазонам дат.

2. Plotly

   • Описание: Plotly — это мощная библиотека для построения графиков, которая также поддерживает визуализацию графов.
   • Ограничения: Как было замечено, Plotly не поддерживает отображение направлений соединений так, как это требуется.

3. D3.js через Python

   • Описание: Хотя D3.js не является библиотекой Python, можно использовать PyD3 или Flask-D3 для интеграции с Python. D3 позволяет создавать динамичные и интерактивные графики с высокой гибкостью.
   • Требования: Для работы с D3.js потребуется знание JavaScript и HTML для настройки интерфейса.

4. Gephi

   • Состояние: Это мощная платформа для анализа и визуализации сетей, которая поддерживает разнообразные визуализации и может быть интегрирована с Python через сети GEXF. Однако это не библиотека в чистом виде и требует отдельного компонента.

Заключение

Для выполнения ваших требований по визуализации сетей с возможностью динамической интерпретации данных можно начать с библиотеки Gravis, так как она явно поддерживает большие части поставленных задач. Однако для полноценной реализации всех аспектов, включая динамическую фильтрацию, вам может понадобиться рассмотреть специализированные решения, такие как интеграция с D3.js.

С учетом этого, рекомендуем вам протестировать представленный код и оценить, насколько он соответствует вашим требованиям, прежде чем переходить к другим вариантам.