python - 如何相对于质心径向填充 matplotlib 文本对象？ (Python)

Question

我正在尝试将我的 networkx 标签相对于我计算的质心扩展到节点半径之外。例如，如果我们围绕集群 {34, 5, 33} 画一个圆，我们实际上会在每个节点和质心之间画一条线，然后沿着该向量添加 radial_pad code> 到它，所以它有点宽。我这样做的原因是因为我在实际节点中添加饼图，但我一生都无法弄清楚如何让 zorder 工作以显示标签(我已将 zorder 设置为高数字，计算最大 zorder、手动添加文本对象等)。下一个最好的办法是将节点标签移到节点之外。

此时，几何图形在极坐标与极坐标之间的转换以及质心的偏移而不是在原点处有点超出了我的想象。

import matplotliob.pyplot as plt
import pandas as pd
import networkx as nx
import numpy as np 

edge_data = [(9, 24, {'weight': 262.65595290640806}), (34, 5, {'weight': 143.01364809653174}), (34, 33, {'weight': 51.394542826823496}), (7, 14, {'weight': 389.22142801036125}), (0, 25, {'weight': 486.6995764468493}), (0, 30, {'weight': 233.1311348728954}), (0, 13, {'weight': 730.2831849050106}), (25, 30, {'weight': 87.14652833884263}), (25, 13, {'weight': 195.41994950707715}), (13, 30, {'weight': 131.22242872081216}), (33, 5, {'weight': 113.96755067449318}), (21, 35, {'weight': 100.30461510188701}), (21, 12, {'weight': 185.51533865658521}), (12, 35, {'weight': 106.65748950363549})]
graph = nx.Graph(edge_data)
pos = nx.nx_agraph.graphviz_layout(graph,prog="neato")

radial_pad = 1
with plt.style.context("seaborn-white"):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
    nx.draw_networkx_nodes(graph, pos, ax=ax, node_size=500, node_color="white", edgecolors="black")
    nx.draw_networkx_edges(graph, pos, ax=ax)
    nx.draw_networkx_labels(graph, pos, ax=ax)
    for community in nx.connected_components(graph):
        centroid = np.stack(pd.Series(pos)[list(community)].map(list)).mean(axis=0)
        ax.scatter(*centroid, c="black")
        for node in community:
            x, y = pos[node]
            # How do I pad them with respect to the centroid? 

这是我想要做的一个非常粗略的例子:

• 红色是我想要移动标签的位置
• 蓝色是当前节点标签与质心之间的半径
• 绿色是我们添加的 radius_pad 值，用于增加标签结束位置的半径

请注意，我并不是想添加颜色，但我认为这只会在视觉上有所帮助。

Answer 1

首先计算从质心到节点的向量:

delta = pos[node] - centroid

然后转换为单位向量:

unit_vector = delta / np.linalg.norm(delta)

最后，计算单位向量方向的偏移量，保存结果，并在新位置绘制标签:

label_pos = dict()
label_pos[node] = pos[node] + 0.05 * unit_vector
...
nx.draw_networkx_labels(graph, label_pos, ax=ax)