torch_geometric数据转NetworkX对象时如何保留节点空间位置信息

1. 固定随机布局的方法 #

如果使用nx.spring_layout时需要每次生成的布局一致，只需要传入固定随机种子即可：

pos_layout = nx.spring_layout(g, seed=42)

设置固定seed参数后，每次运行的布局结果就不会随机变化。

2. 保留原始节点空间位置绘图的方法 #

你在构建PyG的Data对象时已经将原始坐标存入了pos属性，不需要调用NetworkX的布局算法，直接将pos转换为NetworkX要求的字典格式传入绘图参数即可：

g = to_networkx(data)

# 按节点索引构建{节点ID: [x坐标, y坐标]}的位置字典
pos_dict = {node_idx: data.pos[node_idx].numpy() for node_idx in range(data.num_nodes)}

plt.figure(1,figsize=(14,12)) 
nx.draw(g, cmap=plt.get_cmap('Set1'),linewidths=6, node_size= 10, pos = pos_dict)
plt.show()

这样绘制的图就会完全复现你原始数据里的节点空间位置，和你R生成的原始图效果一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DigiPath