Python 시각화

예시 데이터를 사용하여 가중치가 적용된 방향성 그래프를 시각화하는 Python 코드 작성

모델을 직접 쿼리하고 Cloud 콘솔에서 다른 매개변수 값을 사용하거나 Vertex AI API를 직접 호출하여 반환된 결과를 테스트할 수 있습니다.

자유 형식 프롬프트

Matplotlib 및 networkx를 사용하여 방향성 그래프를 그리는 Python 코드를 작성합니다. 예시 데이터를 사용하여 코드를 사용하는 방법을 보여줍니다. 필요한 모든 import 문을 포함하세요.

응답


import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

# Example data: a directed graph with nodes and edges
nodes = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
edges = [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'E'), ('D', 'E')]

# Create a directed graph object
graph = nx.DiGraph()

# Add nodes to the graph
graph.add_nodes_from(nodes)

# Add edges to the graph
graph.add_edges_from(edges)

# Draw the graph using matplotlib
nx.draw(graph, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=500, font_size=10, arrowsize=20)

# Display the graph
plt.show()

설명:

  1. 필요한 라이브러리 가져오기:
  2. 그래프를 표시하기 위한 matplotlib.pyplot

  3. 그래프를 만들고 조작하기 위한 networkx

  4. 예시 데이터 정의:

  5. nodes: 노드 이름의 목록

  6. edges: 각 튜플이 있는 방향성 에지를 나타내는 튜플 목록(소스 노드, 타겟 노드)

  7. 방향 그래프 객체 만들기:

  8. graph = nx.DiGraph(): 빈 지향 그래프 객체를 만듭니다.

  9. 노드 및 에지 추가:

  10. graph.add_nodes_from(nodes): nodes 목록의 모든 노드를 그래프에 추가합니다.

  11. graph.add_edges_from(edges): edges 목록의 모든 에지를 그래프에 추가합니다.

  12. 그래프 그리기:

  13. nx.draw(graph, ...): Matplotlib을 사용하여 그래프를 그립니다.

  14. with_labels=True: 노드 라벨을 표시합니다.

  15. node_color='lightblue': 노드 색상을 연한 파란색으로 설정합니다.

  16. node_size=500: 노드 크기를 설정합니다.

  17. font_size=10: 라벨의 글꼴 크기를 설정합니다.

  18. arrowsize=20: 가장자리의 화살표 크기를 설정합니다.

  19. 그래프 표시:

  20. plt.show(): 표시된 그래프를 보여줍니다.

출력:

이 코드는 지정된 노드와 에지로 방향 그래프 시각화를 생성합니다. 노드는 라벨이 지정되고 연한 파란색으로 표시되며, 에지의 방향을 나타내는 화살표로 연결됩니다.

모델: gemini-1.5-flash-001
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최대 출력 토큰: 8192
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