如何让NetworkX绘制的图显示对应度数序列的节点度数？

核心就是给每个节点绑定你输入的度数作为自定义标签，然后绘图时指定用这些标签就行，直接上修改后的代码和说明：

代码示例 #

假设你原来的代码是这样的：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

degree_seq = [1, 2, 3, 4]
G = nx.configuration_model(degree_seq)

# 原来的绘图（只显示节点编号）
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

改成下面这样，就能让节点显示对应的输入度数：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

degree_seq = [1, 2, 3, 4]
G = nx.configuration_model(degree_seq)

# 做个节点到原始度数的映射：节点ID对应度数序列里的数值
node_labels = {i: degree_seq[i] for i in range(len(degree_seq))}

# 先算布局，分开画节点和标签，样式更可控
pos = nx.spring_layout(G)
# 先画节点和边，不显示默认标签
nx.draw(G, pos, with_labels=False, node_size=800)
# 把自定义的度数标签画上去，还能调字体样式
nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels, font_size=16, font_color="white")

plt.show()

关键细节 #

• node_labels字典直接把每个节点的索引（0、1、2、3）对应到你输入的度数序列值，保证每个节点显示的是你想要的度数。
• 分开绘制节点和标签是为了避免默认标签的样式问题，比如把字体设成白色放在深色节点上，看得更清楚。
• 如果你的度数序列是[4,4]，用同样的方法，两个节点都会显示4，完全符合需求。

额外优化（可选） #

configuration_model可能生成自环或者多重边，要是想让图更规整，可以加两行代码去掉这些：

# 移除自环
G.remove_edges_from(nx.selfloop_edges(G))
# 把多重边转成简单边
G = nx.Graph(G)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者learner_from_scratch