rustworkx.spring_layout#

spring_layout(graph, pos=None, fixed=None, k=None, repulsive_exponent=2, adaptive_cooling=True, num_iter=50, tol=1e-06, weight_fn=None, default_weight=1, scale=1, center=None, seed=None)[source]#

使用Fruchterman-Reingold力导向算法定位节点。

算法模拟网络的力导向表现形式，将边视为将节点拉近的弹簧，同时将节点视为相互排斥的物体（有时称为反重力）。模拟持续进行，直到位置接近平衡状态。

Parameters:

  • graph – 要使用的图。既可以是PyGraph对象，也可以是PyDiGraph对象。

  • pos (dict) – 初始节点位置，作为字典格式，以节点ID为键，以坐标列表为值。 如果为 None，则使用随机初始位置。 (default=None)

  • fixed (set) – 需要保持在初始位置的节点。 如果指定了 fixed 但未指定 pos 则会引发错误。(default=None)

  • k (float) – 节点间的最优距离。如果为 None，则距离被设置为 \(\frac{1}{\sqrt{n}}\)，其中 \(n\) 是节点的数量。 增大数值将使节点间距离拉远。(default=None)

  • repulsive_exponent (int) – 排斥力指数。(默认值=2)

  • adaptive_cooling (bool) – 使用自适应冷却方案。如果设为 False， 则采用线性冷却方案。（default=True）

  • num_iter (int) – 最大迭代次数。default=50

  • tol (float) – 节点位置变化中相对误差的阈值。 如果误差低于此阈值，则迭代停止。 (default = 1e-6)

  • weight_fn – 一个可选的边权重函数。该函数接受一个参数（边的权重对象）并返回一个浮点数，该浮点数将被用作边的权重。

  • default_weight (float (default=1)) – 如果未指定weight_fn， 此可选浮点值将用于每条边的权重/成本

  • scale (float|None) – 位置的缩放因子。 除非 fixed 为 None 否则不使用。若 scale 为 None，则不会进行 重新缩放。(default=1.0)

  • center (list) – 用于居中布局的坐标对。除非 fixed 为 None，否则不使用。(default=None)

  • seed (int) – 一个用于随机数生成器的可选种子值

Returns:

以节点id作为键的位置字典。

Return type:

字典