如何基于邻接列表正确可视化4×14二维网格图？

我通过程序生成了代表4×14二维网格图的邻接列表（并非所有节点都与全部邻居相连），具体如下：

list_ng2d={(0, 0): [(0, 1)],
 (0, 1): [(0, 2), (0, 0)],
 (0, 2): [(1, 2), (0, 3), (0, 1)],
 (0, 3): [(0, 4), (0, 2)],
 (0, 4): [(1, 4), (0, 5), (0, 3)],
 (0, 5): [(0, 6), (0, 4)],
 (0, 6): [(0, 7), (0, 5)],
 (0, 7): [(0, 8), (0, 6)],
 (0, 8): [(0, 9), (0, 7)],
 (0, 9): [(1, 9), (0, 10), (0, 8)],
 (0, 10): [(0, 11), (0, 9)],
 (0, 11): [(1, 11), (0, 12), (0, 10)],
 (0, 12): [(0, 13), (0, 11)],
 (0, 13): [(0, 12)],
 (1, 0): [(1, 1)],
 (1, 1): [(1, 2), (1, 0)],
 (1, 2): [(0, 2), (1, 3), (1, 1)],
 (1, 3): [(1, 4), (1, 2)],
 (1, 4): [(0, 4), (1, 5), (1, 3)],
 (1, 5): [(1, 6), (1, 4)],
 (1, 6): [(2, 6), (1, 7), (1, 5)],
 (1, 7): [(1, 8), (1, 6)],
 (1, 8): [(2, 8), (1, 9), (1, 7)],
 (1, 9): [(0, 9), (1, 10), (1, 8)],
 (1, 10): [(1, 11), (1, 9)],
 (1, 11): [(0, 11), (1, 12), (1, 10)],
 (1, 12): [(1, 13), (1, 11)],
 (1, 13): [(1, 12)],
 (2, 0): [(2, 1)],
 (2, 1): [(2, 2), (2, 0)],
 (2, 2): [(3, 2), (2, 3), (2, 1)],
 (2, 3): [(2, 4), (2, 2)],
 (2, 4): [(3, 4), (2, 5), (2, 3)],
 (2, 5): [(2, 6), (2, 4)],
 (2, 6): [(1, 6), (2, 7), (2, 5)],
 (2, 7): [(2, 8), (2, 6)],
 (2, 8): [(1, 8), (2, 9), (2, 7)],
 (2, 9): [(3, 9), (2, 10), (2, 8)],
 (2, 10): [(2, 11), (2, 9)],
 (2, 11): [(3, 11), (2, 12), (2, 10)],
 (2, 12): [(2, 13), (2, 11)],
 (2, 13): [(2, 12)],
 (3, 0): [(3, 1)],
 (3, 1): [(3, 2), (3, 0)],
 (3, 2): [(2, 2), (3, 3), (3, 1)],
 (3, 3): [(3, 4), (3, 2)],
 (3, 4): [(2, 4), (3, 5), (3, 3)],
 (3, 5): [(3, 6), (3, 4)],
 (3, 6): [(3, 7), (3, 5)],
 (3, 7): [(3, 8), (3, 6)],
 (3, 8): [(3, 9), (3, 7)],
 (3, 9): [(2, 9), (3, 10), (3, 8)],
 (3, 10): [(3, 11), (3, 9)],
 (3, 11): [(2, 11), (3, 12), (3, 10)],
 (3, 12): [(3, 13), (3, 11)],
 (3, 13): [(3, 12)]}

我尝试用NetworkX库绘制该图，现有代码如下：

H = nx.Graph(list_ng2d)
# nx.draw(H, with_labels=True, font_weight='bold')

G=nx.grid_2d_graph(N,M)

# plt.figure(figsize=(6,6))
pos=dict()
for node,val in list_ng2d.items():
#     print(f" {node} ngbrs {val}")
    for ngbr in val:
        pos[node]=ngbr
# pos = {(x,y):(y,-x) for x,y in G.nodes()}
# G.remove_edges_from([(0,13),(1,13)])
# nx.draw(G, pos=nx.get_node_attributes(G, 'pos'),
#         node_color='lightgreen', 
#         with_labels=True,
#         node_size=100)
nx.relabel_nodes(G,labels,False)

labels = dict(((i, j), i *M + (j)) for i, j in H.nodes())  #M=14

pos = {y:x for x,y in labels.items()}
nx.draw_networkx(G, pos=pos, with_labels=True, node_size = 100)
labels.items()

但绘图结果出现了邻接列表中不存在的额外边，无法得到预期的可视化效果，求正确的实现方向或思路。

你的核心问题是误用了nx.grid_2d_graph生成的完整网格图，这个图包含所有默认的网格边，而你需要的是基于自定义邻接列表的图，所以会出现额外边。正确实现思路如下：

1. 直接使用自定义邻接列表创建图
   你已经用H = nx.Graph(list_ng2d)创建了正确的图，这一步没问题，不需要再用nx.grid_2d_graph生成新图，后者会引入多余的边。

2. 设置正确的节点网格位置
   要让节点按4×14的网格排列，手动定义每个节点的绘图坐标，比如让(row, col)对应绘图坐标(col, -row)（保证行号从上到下递增时，绘图位置符合视觉习惯）：

   pos = {(x, y): (y, -x) for x, y in H.nodes()}
   

3. 绘图并自定义样式
   直接绘制你创建的H图，无需混用其他图对象。如果需要将节点的(row,col)格式转为序号标签，直接在绘图时传入自定义标签字典即可：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import networkx as nx
   
   # 用自定义邻接列表创建图
   H = nx.Graph(list_ng2d)
   # 设置网格节点位置
   pos = {(x, y): (y, -x) for x, y in H.nodes()}
   # 自定义节点标签（将(row,col)转为序号）
   labels = {(i, j): i * 14 + j for i, j in H.nodes()}
   # 适配4×14的比例设置画布大小
   plt.figure(figsize=(14, 4))
   nx.draw_networkx(H, pos=pos, labels=labels, node_size=300, node_color='lightgreen')
   plt.show()
   

4. 关键注意事项

   • 不要混用nx.grid_2d_graph生成的图和自定义邻接列表的图，前者是完整网格结构，会覆盖你的自定义边
   • 位置字典pos要准确对应每个节点的网格位置，保证可视化布局符合预期
   • 如需修改节点显示标签，直接在draw_networkx的labels参数中传入字典即可，无需调用nx.relabel_nodes（除非需要修改图本身的节点名称）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user206904