使用networkx绘制嵌套字典网络如何展示最内层节点

原因说明 #

你用from_dict_of_dicts没展示最内层节点是因为这个方法仅支持两层结构的字典（结构为{源节点: {目标节点: {边属性}}}），你传入的多层嵌套字典里的最内层键会被识别为边的属性，不会被当成独立节点处理。

解决方法 #

你可以递归遍历整个嵌套字典，手动把每一层的父子节点关系添加到网络图中，直到遍历到最内层非字典结构停止即可，示例代码如下：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的嵌套字典
tdict={'a1':{
    'aa1':{'aaa101':{'information'},'aaa201':{'information'}},
    'aa2':{'cca101':{'information'},'aca201':{'information'}},
    'ab1':{'aasdfaa101':{'information'},'aadaa201':{'information'}}
},
'a2':{
    'ab1':{'aasdfaa101':{'information'},'aadaa201':{'information'}},
    'ab2':{'zz101':{'information'},'azz201':{'information'}},
    'ac2':{'aaa101':{'information'},'aaa201':{'information'}}
},
'a3':{
    'ac1':{'aaa101':{'information'},'aaa201':{'information'}},
    'ac2':{'aaa101':{'information'},'aaa201':{'information'}}
}}

# 初始化图，用有向图更能体现层级从属关系，需要无向图替换为nx.Graph即可
G = nx.DiGraph()

# 递归遍历函数：添加父节点到子节点的边
def add_edges(parent_node, child_content):
    if not isinstance(child_content, dict):
        return
    for child_node, next_content in child_content.items():
        G.add_edge(parent_node, child_node)
        # 子节点内容还是字典的话继续递归遍历
        add_edges(child_node, next_content)

# 从最外层根节点开始遍历
for root_node in tdict:
    add_edges(root_node, tdict[root_node])

# 绘图
plt.figure(figsize=(12, 8))
# 固定随机种子保证每次运行布局一致
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=1500, font_size=10, edge_color='gray')
plt.show()

运行上述代码即可在网络图中展示所有层级的节点，包含aaa101、zz101这类最内层键。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者noob