在3D模式下可视化链接攻击的最佳方法是什么

问题描述

这是我先前在here上发布的问题的后续操作，以可视化图形中的边缘攻击。

以下代码已发布为answer to my previous post

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

H = nx.gnm_random_graph(n=8,m=9,seed=5)  # generate a random graph
H.add_edges_from([('I',1),(5,'O')])  # adding input/output nodes
pos = nx.spring_layout(H,iterations=200)  # find good positions for nodes


def attack(G,edge,color):
    G.remove_edge(*edge)  # first remove the edge

    # check if another could be also impacted
    if G.degree[edge[0]] == 1:
        neighbor = [n for n in G.neighbors(edge[0])][0]
        impacted_edge = (edge[0],neighbor)

    elif G.degree[edge[1]] == 1:
        neighbor = [n for n in G.neighbors(edge[1])][0]
        impacted_edge = (edge[1],neighbor)

    else:
        impacted_edge = None

    G.add_edge(*edge)  # put back the edge to redraw it

    # redraw the attacked edge (solid) and the possible impacted one (dashed)
    if impacted_edge:
        nx.draw_networkx_edges(
            G,edgelist=[impacted_edge],pos=pos,edge_color=color,style='dashed',width=4
        )
    nx.draw_networkx_edges(
        G,edgelist=[edge],label=f'attack {edge[0]}{edge[1]}',style='solid',width=4
    )


# attack some edges
attack(H,(6,4),color='red')
attack(H,(3,6),color='blue')
attack(H,(1,2),color='green')

nx.draw(H,pos,node_size=700,with_labels=True,node_color='gray')

plt.legend()
plt.show()

实线表示受到攻击的边缘，相同颜色的虚线表示由于特定攻击而受到影响的相邻边缘。

答案是有帮助的，但是当受影响的边缘重叠时会出现问题。

示例

 attack(H,color='red')
 attack(H,color='yellow')

颜色重叠，很难看到。如果我们能画出虚线来表示受影响/受攻击的边缘彼此相邻，而不会像this image所示那样重叠，那将是很好的。

有关如何改善此可视化的建议将不胜感激！

编辑：下面发布的答案对于2D网络确实有用，我仍然 寻找方法来扩展它以可视化pyvis中的3D网络（即x，y，z坐标可用作节点的pos属性）。建议将不胜感激。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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