网络图错误：无法验证 StaticLayoutProvider(id='1058', ...).graph_layout:

如何解决网络图错误：无法验证 StaticLayoutProvider(id='1058', ...).graph_layout:

我设法解决了我的一半问题，所以我修改了这篇文章，我现在遇到的唯一问题是一个错误类型，没有找到解决方案的记录，如果有人知道为什么会发生这个错误并且可以给我一些建议或一些链接引导我找到解决方案，将不胜感激。

我的节点是来自 Dataframe 的列表列表，我的边来自一个元组列表。

我知道以下错误可能是由于我的节点和边涉及 G=nx.Graph()， 但是如果我只需要一个静态图，它们运行良好，但是当我需要一个动态图时不知道如何修改它。

以下是我的部分代码：

    ...
    nodelist = [A,B,C,D,E,F,G,H,N,O,P,Q,R]
    #create empty graph
    G = nx.Graph()
    
    node_list = []
    for sublist in nodelist:
        for item in sublist:
            node_list.append(item)
    for i in node_list:
        G.add_node(i)  
    
    G.nodes()
    
    edges = set(AB+BC+CN+NE+ED+DO+OP+PQ+QH+HG+GF+FR+BE+HR)
    # edges
    
    G.add_edges_from(edges)
    
    pos = nx.fruchterman_reingold_layout(G,scale=4)
    
    #nx.draw_networkx(G,pos=pos,nodelist=nodelist[0],with_labels=False,node_size=10,node_color='#FF0000',font_size=5,width=2)
    ...
    plot = Plot(plot_width=400,plot_height=400,x_range=Range1d(-1.1,1.1),y_range=Range1d(-1.1,1.1))
        
    title = "track-dynamic graph"
        
    HOVER_TOOLTIPS = [("a","@index"),("b","@type")]
        
    plot = figure(tooltips = HOVER_TOOLTIPS,tools="pan,wheel_zoom,save,reset",active_scroll='wheel_zoom',x_range=Range1d(-10.1,10.1),y_range=Range1d(-10.1,title=title)
        
    network_graph = from_networkx(G,nx.spring_layout,scale=10,center=(0,0))
    
    network_graph.node_renderer.glyph = Circle(size=3,fill_color='blue')
        
    network_graph.edge_renderer.glyph = MultiLine(line_alpha=0.5,line_width=1)
        
    plot.renderers.append(network_graph)
        
    show(plot)

上面的散景代码给了我以下错误：

ValueError: 无法验证 StaticLayoutProvider(id='1058',...).graph_layout: 期望是 Dict(Either(String,Int),Seq(Any)) 的元素，得到 {'6600d5067598ac904ac8e1ed3d3760c0': array( [-1.67995763,3.53275585]),'d151da7d698cd5a6f6957ca77549ebbe': 数组([-5.69608212,0.91764808])...

解决方法

您在调用 from_networkx 时没有提供所有必需的参数。您必须提供 layout_function 参数，该参数控制您想要的布局类型。您可以传递任何布局函数 built in to networkx。在散景 user's guide for networkx integration 中明确演示了提供此所需参数，例如

import networkx as nx

graph = from_networkx(G,nx.spring_layout,...) # use spring_layout