如何在Python中使用igraph或networkx基于字典数据绘制关系图

以下分别提供networkx和igraph两种库的实现代码，默认构建「标题-标签」二部关系图，你可以根据需求调整节点样式、布局规则。

方案1：使用networkx实现 #

需要提前安装依赖：pip install networkx matplotlib
完整代码如下：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的源数据
my_data = [
  {
    'title': 'title1', 'tags': ['tag1', 'tag2', 'tag3']
  },
  {
    'title': 'title2', 'tags': ['tag1']
  }
]

# 初始化无向图
G = nx.Graph()

# 遍历数据添加节点和边
for item in my_data:
    title = item['title']
    # 给标题节点加类型标记
    G.add_node(title, node_type='title')
    for tag in item['tags']:
        # 给标签节点加类型标记
        G.add_node(tag, node_type='tag')
        # 建立标题和标签的关联边
        G.add_edge(title, tag)

# 按节点类型分配颜色，标题为蓝色，标签为橙色
color_map = []
for node_attr in G.nodes(data=True):
    if node_attr[1]['node_type'] == 'title':
        color_map.append('#4287f5')
    else:
        color_map.append('#f5a742')

# 绘制图形
pos = nx.spring_layout(G, seed=42) # 固定随机种子保证布局可复现
nx.draw(
    G, pos,
    node_color=color_map,
    with_labels=True,
    node_size=1500,
    font_size=10,
    font_color='white'
)
plt.show()

方案2：使用igraph实现 #

需要提前安装依赖：pip install igraph
完整代码如下：

import igraph as ig

# 你的源数据
my_data = [
  {
    'title': 'title1', 'tags': ['tag1', 'tag2', 'tag3']
  },
  {
    'title': 'title2', 'tags': ['tag1']
  }
]

edges = []
node_type_map = {}

# 预处理生成边列表和节点类型映射
for item in my_data:
    title = item['title']
    node_type_map[title] = 'title'
    for tag in item['tags']:
        node_type_map[tag] = 'tag'
        edges.append((title, tag))

# 初始化图并添加节点、边
g = ig.Graph()
g.add_vertices(list(node_type_map.keys()))
g.add_edges(edges)

# 配置节点属性
g.vs['type'] = [node_type_map[name] for name in g.vs['name']]
g.vs['color'] = ['#4287f5' if t == 'title' else '#f5a742' for t in g.vs['type']]

# 绘制图形
ig.plot(
    g,
    vertex_label=g.vs['name'],
    vertex_size=20,
    vertex_label_color='white',
    bbox=(500, 400),
    margin=50
)

如果需要生成标签共现图，可修改边生成逻辑：将同一标题下的所有标签两两相连，无需保留标题节点即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12217822