如何在NetworkX有向图中显示两节点间的定向连接次数

该需求完全可以在NetworkX中实现，核心思路是先统计每对定向节点的连接次数作为边的权重属性，绘制时将权重以边标签的形式展示即可，双向边的标签会自动错位避免重叠。

实现步骤 #

1. 预处理边数据统计连接次数：直接传入原始边列表构建图会丢失重复边的计数信息，需要先统计每对(from, to)定向组合的出现次数，作为边的weight属性存入图中。
2. 可视化时展示边权重标签：使用NetworkX内置的nx.draw_networkx_edge_labels方法，将边的权重属性作为标签绘制在对应边的旁侧即可，原有自定义节点样式的代码无需修改。

完整可运行示例代码 #

import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的原始边数据
fromlist = ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'C']
tolist = ['B', 'C', 'B', 'A', 'A', 'B', 'A']

# 统计每对定向边的连接次数
df = pd.DataFrame({'from': fromlist, 'to': tolist})
edge_count_df = df.value_counts(['from', 'to']).reset_index(name='weight')

# 构建带权重的有向图
G = nx.from_pandas_edgelist(edge_count_df, 
                            source='from', 
                            target='to', 
                            edge_attr=['weight'], 
                            create_using=nx.DiGraph())

# 你原来的布局和绘图逻辑（可保留原有自定义样式参数）
pos = nx.circular_layout(G)
nx.draw(G, 
        pos, 
        with_labels=True, 
        node_size=5500, 
        font_size=7, 
        node_shape="s", 
        alpha=0.7, 
        arrows=True,
        # 可选：边粗细和连接次数绑定，可视化效果更直观
        width=[G[u][v]['weight']*2 for u,v in G.edges()]
        )

# 新增：绘制边的连接次数标签
edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, 
                             pos, 
                             edge_labels=edge_labels,
                             label_pos=0.6, # 调整标签在边上的位置，避免双向边标签重叠
                             font_size=7)

plt.title("Directed")
plt.show()

运行上述代码后，即可在有向图的对应定向边旁看到连接次数，比如A→B旁显示3、B→A旁显示2，完全符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rojabin