节点大小在运行之间变化，而数据在运行之间没有变化

如何解决节点大小在运行之间变化，而数据在运行之间没有变化

edit2：所以我与另一组数据交叉检查，当我只有一组节点时，我没有遇到这种节点可变性，但由于某种原因，这种方法效率不高。我不明白为什么会发生这种情况，检查不同部分的源代码并没有产生任何关于错误的见解。

edit3：我忘记检查另一个数据集的一部分，我从未为它创建子组。现在我有了这些子组，我遇到了相同的节点大小变化。所以它与 networkx/matplotlib 如何重复绘制到轴上有关。还是没有进展。我要特别说明一下：节点可变性只有在绘制第一组节点后才会生效。

edit3.5：所以可能不是先绘制哪个，而是它们属于哪个组。我不知道发生了什么。

edit4：我明确地仔细检查了放入 draw_nodes 中的数据并检查出来。我正在阅读 here 有时值可能会在有序列表中放错位置并明确检查排序错误的元素。事实并非如此。我正在进入 draw_nodes 与之前的尝试基本相同的版本。事实上，在之前的一次尝试中，我使用了相同的列表理解技术，并且在创建列表时没有遇到任何问题。这里我使用 numpy 来制作相同的列表，但是我在数据中找不到问题。

edit5：我只想提一下，我添加了打印读数，以查看哪些数据被传递到 matplotlib 的某些内部，并且数据至少没有通过 matplotlib 包中的 collections.py 发生变异。 draw_nodes 快速连接到 collections.py 中的 PathCollection，但是一旦我将数据跟踪到类 Collection，我就无法跟踪发生了什么。

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我将一个 networkx 图形放在一起，出于某种未知原因，当我在上次运行后仅一分钟运行同一段代码时，不更改任何数据或代码，节点大小将发生巨大变化。

查看附加的三个运行。

相关代码在这里，并且存在于一个简单的外观中，用于计算各种颜色编码组（plot_nodes 只是 nx.draw_networkx_nodes 的包装器）：

indicies = where( equal( codes,i ) )
sub_nodes = color_coding[ indicies,0 ].astype( str ).flatten( )
new_pos = { key : pos[ key ] for key in sub_nodes }
G = graph.subgraph( sub_nodes )
plot_nodes( G,new_pos,node_list=sub_nodes,ax=plt,cmap=node_cmap[ i ],node_size=node_sizes[ indicies ] * node_scalar,node_color=node_colors[ indicies ],edgecolors='black',with_labels=False,alpha=.8,)

当我检查传递到绘图中的尺寸时，print(node_sizes[ indicies ]*node_scalar) 附加在绘图函数上方，我看到数据在运行中是一致的，并且赋予函数的值是相同的。更疯狂的部分是当我设置 node_size=300 时，我没有得到随机节点。

编辑：我发现我可以设置 vmin 和 vmax，但这并没有改变任何东西，随机节点仍然是一个问题。