graphe de réseau maillé

**zeinab ali** · 27/06/2016, 10h41

bonjour
j'ai implémenté un algorithme de génération de réseau maillé lorsque le nombre de noeuds est petit par exemple n=10
le graphe apparait normal mais lorsque j'augmente le nombre de noeuds n=25 ou n=100 le graphe sera déformé les noeuds se placent en dessus des eux
s'il vous plait comment je peux modifier mon code pour que j'obtiens un résultat acceptable.
voici le code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import re, random, os, sys, math
import networkx as nx
import pylab as P
import matplotlib.pyplot as plt
 
RADIUS = 15
 
TOPOBORDER = 60
 
class Topology:
 
	def __init__(self, inputTopo, outputTopo):
		self.inputTopo = inputTopo
		self.outputTopo = outputTopo
		return
 
 
	def getGraph(self):	
		return self.G.copy()
 
 
	def generateTopNodeDegree(self, numNodes, degree):
		if len(self.inputTopo) == 0:
			self.numNodes = numNodes
			if (degree != None):
			    self.randomByDegree(degree)
		else:
			print "I am here"
			f = open(self.inputTopo+".avr", "r")
			self.Positions = {}
			for l in [x.strip() for x in f.readlines()]:
				if (l.rfind('node')!=-1):
					s = l.split("  ")
					node = int(s[0].split("node")[1])
					self.Positions[node] = (int(s[1]), int(s[2]))			
					#self.G.add_edge(int(s[0]), int(s[1]),{'color':'blue'})
 
   		        self.G = nx.Graph()
			for n0 in self.Positions.keys():
				(x0,y0) = self.Positions[n0]
				self.G.add_node(n0)
				for n1 in self.Positions.keys():
				    (x1,y1) = self.Positions[n1]
				    if n1==n0:
					continue
				    d = (x1-x0)**2+(y1-y0)**2
				    if (d<=RADIUS**2):
					self.G.add_edge(max(n0, n1),min(n0,n1))
 
 
	def random(self,X,Y):		
		while (True):		    
			print 'Generating %dx%d random topology...'%(X,Y)
			random.seed()
			self.G = nx.Graph()
			self.Positions = {}
			for i in range(int(self.numNodes)):
				ix = random.randint(0,X)
				iy = random.randint(0,Y)
				self.Positions[i] = (ix,iy)
 
			degMean = 0
 
			for n0 in self.Positions.keys():
				(x0,y0) = self.Positions[n0]
				self.G.add_node(n0)
				for n1 in self.Positions.keys():
					(x1,y1) = self.Positions[n1]
					if n1==n0:
						continue
					d = math.sqrt (float((x1-x0)**2+(y1-y0)**2))
 
					if (d<=RADIUS**2):
						self.G.add_edge(max(n0, n1),min(n0,n1), style='dashed')
				degMean += self.G.degree(n0)
 
                        components = [comp for comp in nx.connected_components(self.G)]
                        component_size = [len(comp) for comp in components]
                        print component_size
 
                        if (len(component_size)==1):
                                break                        
                        print "Graph is not connected"
                print "Effective density=%.2f"%(float(degMean)/len(self.Positions.keys()))
                #if (self.includeIntruder == 1):
                print 'Topology generated !'
 
	def randomByDegree(self,degree):
		x = int(math.sqrt(self.numNodes*math.pi*(RADIUS-1.5)**2/(degree)))
		y = x
		self.random(x,y)
 
	def draw(self):
		nx.draw(self.G)
    		plt.savefig("path.png")
 
	def getParents(self, nodeid):
		neighbors= set()		
		for n in sorted([int(x) for x in self.G.nodes()]):
			if int(nodeid) != n:
				if nx.shortest_path_length(self.G, nodeid, int(n)) == 1:
					if nx.shortest_path_length(self.G, int(n)) < nx.shortest_path_length(self.G, int(nodeid)):
						neighbors.add(n)
		return neighbors
 
 
	def getChildren(self, nodeid):
		neighbors= set()		
		for n in sorted([int(x) for x in self.G.nodes()]):
			if int(nodeid) != n:
				if nx.shortest_path_length(self.G, nodeid, int(n)) == 1:
					if nx.shortest_path_length(self.G, int(n)) > nx.shortest_path_length(self.G, int(nodeid)):
						neighbors.add(n)
		return neighbors	
 
	def getNodes(self):
		return sorted([int(x) for x in self.G.nodes()])
 
 
	def getBrothers(self, nodeid):
		neighbors= set()		
		for n in sorted([int(x) for x in self.G.nodes()]):
			if int(nodeid) != n:
				if nx.shortest_path_length(self.G, int(nodeid), int(n)) == 1:
					if nx.shortest_path_length(self.G, int(n)) == nx.shortest_path_length(self.G, int(nodeid)):
						neighbors.add(int(n))
		return neighbors
 
	def getNeighbors(self, nodeid):
		neighbors= set()		
		for n in sorted([int(x) for x in self.G.nodes()]):
			if int(nodeid) != n:
				if nx.shortest_path_length(self.G, int(nodeid), int(n)) == 1:
							neighbors.add(int(n))
		return neighbors
 
 
	def get_parent_child(self, node1, node2):
	   		if nx.shortest_path_length(self.G, int(node1)) < nx.shortest_path_length(self.G, int(node2)):	
				return -1
	   		if nx.shortest_path_length(self.G, int(node1)) > nx.shortest_path_length(self.G, int(node2)):	
				return 1
			return 0
 
 
	def getNodes(self):	
		return self.G.nodes()

lorsque j'augmente le nombre des noeuds j'obtiens cette image à n=100 Nom : path.png
Affichages : 319
Taille : 62,5 Ko

Merci d'avance

**wiztricks** · 27/06/2016, 11h27

Salut,

Envoyé par zeinab ali

s'il vous plait comment je peux modifier mon code pour que j'obtiens un résultat acceptable.

Il y a beaucoup (trop) d'options pour rendre compte du graphe que vous voulez tracer. Dans un premier temps, vous pouvez essayer de placer les noeuds avec les différents algo. proposés dans la documentation.
Exemple:

Code :

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>>> G=nx.complete_graph(25)
>>> nx.draw(G)
>>> plt.show()

à comparer avec:

Code :

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>>> pos = nx.spring_layout(G,scale=2)
>>> nx.draw(G, pos)
>>> plt.show()

- W

**zeinab ali** · 28/06/2016, 11h31

Envoyé par wiztricks

Salut,

Il y a beaucoup (trop) d'options pour rendre compte du graphe que vous voulez tracer. Dans un premier temps, vous pouvez essayer de placer les noeuds avec les différents algo. proposés dans la documentation.
Exemple:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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3
>>> G=nx.complete_graph(25)
>>> nx.draw(G)
>>> plt.show()

à comparer avec:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> pos = nx.spring_layout(G,scale=2)
>>> nx.draw(G, pos)
>>> plt.show()

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merci beaucoup

graphe de réseau maillé

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