节点度的绘制直方图networkx

如何解决节点度的绘制直方图networkx

我有一个使用networkx创建的网络。

我想看到网络中所有节点的分布都在同一网络中的特定节点上。

我创建了两个节点度字典，如下所示：

df = df.T.corr(method="spearman")


edges = df.stack().reset_index()
edges.columns = ['var_1','var_2','correlation']
edges = edges.loc[ (edges['correlation'] < -0.6) | (edges['correlation'] > 0.6) & (edges['var_1'] != edges['var_2']) ].copy()

#create undirected graph with weights corresponding to the correlation magnitude
G0 = nx.from_pandas_edgelist(edges,'var_1',edge_attr=['correlation'])


print(nx.info(G0))

# =============================================================================
degrees = [val for (node,val) in G0.degree()]
degrees2 = [val for (node,val) in G0.degree(['Aureobasidium','Cladosporium','Alternaria','Filobasidium','Vishniacozyma','Sporobolomyces','Sphingomonas','Methylobacterium'])]

如何在一个简单的条形图上表示节点的度数（两个条形图彼此相邻） 当Y轴为度数，X轴为度数

我找到了以下代码：https://networkx.github.io/documentation/stable/auto_examples/drawing/plot_degree_histogram.html 那是我想要的，而没有小型网络。

忘记了

我希望条形图彼此相邻

任何小块都会被磨碎！ Tnx！

解决方法

这是一个随机图的演示图。

import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.fast_gnp_random_graph(100,.5)
degrees = [val for (node,val) in G.degree()]
degrees2 = [abs(d - 1) for d in degrees]

d1 = np.array(degrees)
d2 = np.array(degrees2)

plt.hist([d1,d2],label=['d1','d2'])
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()