如何基于带经纬度的NetworkX铁路网络图生成地理示意图

直接放弃Graphviz，采用Matplotlib + NetworkX原生接口实现即可，全程几乎不需要手动调整坐标，性能和配置灵活度完全覆盖你的需求，比Graphviz适配性高很多。

核心优势 #

• 你要求的plate carrée投影不需要复杂坐标转换，直接将节点经度映射为X轴值、纬度映射为Y轴值即可，完全不需要依赖布局引擎做自动排布，从根源上避免布局计算的性能损耗和位置偏差。
• 所有标签（节点标签、边标签）支持全局统一配置位置规则，不需要逐个元素手动调整坐标，4字符以内的短标签几乎不会出现严重遮挡，少量重叠可以用自动避让工具一键处理。
• 渲染性能远高于Graphviz的neato/fdp引擎，哪怕是包含数千个站点、上万条线路的全印度铁路网，渲染耗时也在秒级。

具体实现步骤 #

• 坐标预处理：遍历NetworkX图的所有节点，直接取每个节点存储的经纬度生成位置字典pos，格式为{节点名称: (经度, 纬度)}，不需要做其他坐标转换。
• 节点绘制：调用nx.draw_networkx_nodes传入pos参数，设置节点样式为实心圆点即可，节点大小、颜色可以全局统一配置。
• 节点标签：调用nx.draw_networkx_labels传入标签字典，全局设置标签相对节点的偏移量，默认放在节点右上方即可；如果需要自动避让重叠标签，引入adjustText库可以一键完成所有标签的位置微调，不需要手动修改单个标签坐标，标签自动截断为4字符长度即可满足要求。
• 边绘制：默认调用nx.draw_networkx_edges画直线即可；如果线路密集想要更好的视觉效果，添加参数connectionstyle='arc3,rad=0.05'即可自动生成统一弧度的微弯曲线，不需要单独为每条边配置弧度。
• 边标签：调用nx.draw_networkx_edge_labels传入线路名称字典，标签会自动放置在每条边的中点位置，字体大小全局统一配置即可，同样支持自动避让。

最小实现代码示例 #

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from adjustText import adjust_text  # 可选依赖，用于标签自动避让

# 以下为示例逻辑，替换为你实际的铁路网络数据即可
G = nx.Graph()
# 节点添加时存入经纬度属性
G.add_node("德里", lat=28.61, lon=77.21)
G.add_node("孟买", lat=19.07, lon=72.87)
G.add_node("金奈", lat=13.08, lon=80.27)
# 边添加时存入线路名称属性
G.add_edge("德里", "孟买", line_name="德孟干线")
G.add_edge("德里", "金奈", line_name="德金干线")
G.add_edge("孟买", "金奈", line_name="孟金干线")

# 生成plate carrée投影坐标，无额外转换
pos = {node: (attr["lon"], attr["lat"]) for node, attr in G.nodes(data=True)}

plt.figure(figsize=(10, 12), dpi=100)
# 绘制圆点节点
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=35, node_color="#222222")
# 绘制边，开启微弧度曲线效果
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1.2, edge_color="#555555", connectionstyle="arc3,rad=0.03")
# 绘制节点短标签，自动截断为4字符
node_labels = {node: node[:4] for node in G.nodes()}
nx.draw_networkx_labels(
    G, pos, labels=node_labels, font_size=9,
    bbox=dict(facecolor="white", edgecolor="none", pad=0.2)
)
# 绘制边标签，默认放在边中点
edge_labels = {(u, v): attr["line_name"] for u, v, attr in G.edges(data=True)}
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels, font_size=7, label_pos=0.5)

# 可选：开启标签自动避让，解决局部重叠问题
text_objs = [t for t in plt.gca().texts]
adjust_text(text_objs, arrowprops=dict(arrowstyle="-", color="gray", lw=0.4))

plt.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()

额外可选优化 #

如果需要更贴近真实地理参考，可以将印度国境线、省界等底图要素按相同的经纬度坐标垫在绘图最下层，不需要修改现有铁路和节点的绘制逻辑，也不需要额外调整坐标。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yofara