Networkx绘制不同大小节点图报错排查：带权重的度中心性应用

嘿，我帮你揪出代码里的几个关键问题，这些问题会导致你的节点大小设置失效或者显示异常：

核心错误点 #

• 变量赋值错误：你循环里的large和small每次只会保存最后一个符合条件的节点，而不是所有符合条件的节点集合。比如如果有3个节点度>4，最后large只会是第三个节点，前面的都被覆盖了。
• 参数使用错误：nx.draw_networkx_nodes用来指定节点列表的参数是nodelist，不是edgelist——你写的edgelist是用来指定边的，这里完全用错了参数名。
• 节点大小规则搞反：你的需求是度中心性>4设为1500，<4设为500，但代码里给large（度>4的节点）设了node_size=100，给small设了1500，完全和需求相反。
• 重复绘制节点：开头的nx.draw(G, layout)会先绘制一批默认大小的节点，后面再画差异化节点会重叠在一起，导致显示混乱。

修正后的代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import numpy as np

A = [[0, 1.51, 0, 1.71, 0], [0, 0, 2.11, 1.81, 2.31], [0, 0, 0, 1.31, 1.41], [0, 0, 0, 0, 1.11], [0, 0, 0, 0, 0]]
G = nx.from_numpy_matrix(np.matrix(A), create_using=nx.DiGraph)
layout = nx.spring_layout(G)
labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight")

# 节点标签映射
raw_labels = ["A1", "K2", "D3", "E4", "Z30"]
lab_node = dict(zip(G.nodes, raw_labels))

print("Degree centrality weight")
d = G.degree(weight='weight')
print(d)

# 收集符合条件的节点列表
large_nodes = [node for node, degree in d if degree > 4]
small_nodes = [node for node, degree in d if degree < 4]

# 先画边（避免节点覆盖边）
nx.draw_networkx_edges(G, layout)

# 绘制不同大小的节点
nx.draw_networkx_nodes(G, layout, nodelist=large_nodes, node_size=1500, node_color='lightblue')
nx.draw_networkx_nodes(G, layout, nodelist=small_nodes, node_size=500, node_color='lightgreen')

# 添加边标签和节点标签
nx.draw_networkx_edge_labels(G, layout, edge_labels=labels)
nx.draw_networkx_labels(G, layout, labels=lab_node, font_size=10, font_family='sans-serif')

plt.show()

改动说明 #

1. 用列表推导式收集所有符合条件的节点，确保large_nodes和small_nodes是完整的节点集合。
2. 把edgelist改成nodelist，正确指定要绘制的节点列表。
3. 修正节点大小的对应关系，符合你提出的规则。
4. 去掉了冗余的nx.draw(G, layout)，改成先画边再画节点，避免图层覆盖问题。
5. 给不同大小的节点加了不同颜色，方便区分（你可以根据需要调整颜色）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者trav78