Ho un grafico di circa 5000 nodi e 5000 collegamenti, che posso visualizzare in Chrome grazie a the vivagraph javascript library (Webgl è più veloce di svg - in d3 per esempio).Visualizzazione Big Graph su una pagina web: networkx, vivagraph
mio flusso di lavoro è:
- Costruire con la libreria networkx pitone e in uscita il risultato in un file JSON.
- Caricare il json e costruire il grafico con the vivagraph javascript library.
- Nodi posizioni sono calcolati dalla libreria js
Il problema è che ci vuole tempo per rendere il layout con nodi ben positionned.
Il mio approccio è di pre-calcolare la posizione dei nodi in networkx ad esempio. Il vero punto su questo approccio è che minimizza il lavoro del client sul browser. Ma non riesco a ottenere buone posizioni sulla pagina web. Ho bisogno di aiuto su questo passaggio.
Il codice python rilevante per la posizione di nodo di calcolo è:
## positionning
try:
# Position nodes using Fruchterman-Reingold force-directed algorithm.
pos=nx.spring_layout(G)
for k,v in pos.iteritems():
# scaling tentative
# from small float like 0.5555 to higher values
# casting to int because precision is not important
pos[k] = [ int(i*1000) for i in v.tolist() ]
except Exception, e:
print "positionning failed"
raise
## setting positions
try:
# set position of nodes as a node attribute
# that will be used with the js library
nx.set_node_attributes(G,'pos', pos)
except Exception, e:
print "getting positions failed"
raise e
# output all the stuff
d = json_graph.node_link_data(G)
with open(args.output,'w') as f:
json.dump(d,f)
Poi nella mia pagina, in javascript:
/*global Viva*/
function graph(file){
var file = file;
$.getJSON(file, function(data) {
var graphGenerator = Viva.Graph.generator();
graph = Viva.Graph.graph();
# building the graph with the json data :
data.nodes.forEach(function(n,i) {
var node = graph.addNode(n.id,{d: n.d});
# node position is defined in the json element attribute 'pos'
node.position = {
x : n.pos[0],
y : n.pos[1]
};
})
# adding links between nodes
data.links.forEach(function(l,i) {
graph.addLink(data.nodes[l.source].id, data.nodes[l.target].id);
})
var max_link = 55
var min_link = 1
var colors = d3.scale.linear().domain([min_link,max_link]).range(['#F0F0F0','#252525']);
var layout = Viva.Graph.Layout.forceDirected(graph, {
springLength : 80,
springCoeff : 0.0008,
dragCoeff : 0.001,
gravity : -5.0,
theta : 0.8
});
var graphics = Viva.Graph.View.webglGraphics();
graphics
.node(function(node){
# color and size of nodes
color = colors(node.links.length)
if(node.id == "root"){
// pin node on canvas, so no position update
node.isPinned = true;
size = 60;
} else {
size = 20+(7-node.id.length)*(7-node.id.length);
}
return Viva.Graph.View.webglSquare(size,color);
})
.link(function(link) {
# color on links
fromId = link.fromId;
toId = link.toId;
if(toId == "root" || fromId == "root"){
return Viva.Graph.View.webglLine("#252525");
} else {
if(fromId[0] == toId[0]){
linkcolor = linkcolors(fromId[0])
return Viva.Graph.View.webglLine(linkcolor);
} else {
linkcolor = averageRGB(linkcolors(fromId[0]),linkcolors(toId[0]))
return Viva.Graph.View.webglLine('#'+linkcolor);
}
}
});
renderer = Viva.Graph.View.renderer(graph,
{
layout : layout,
graphics : graphics,
enableBlending: false,
renderLinks : true,
prerender : true
});
renderer.run();
});
}
Ora sto cercando Gephi, ma io non voglio usa lo gephi toolkit perché non sono abituato a java.
Se qualcuno ha qualche suggerimento su questo, si prega di evitare me centinaia di prove e forse fallimento;)
Ciao, hai trovato qualcosa di utile per la tua domanda? – Maziyar
Ciao, infatti sono passato a un altro tipo di soluzione: uso d3.js per visualizzare un grafico statico in svg, quindi salgo il (grande) svg e lo renderò in png con una grande risoluzione. Poi ne ottengo le tessere con gda2tiles.py e uso leafletJS per visualizzarle ala google maps! – user1254498
Wow, è molto lavoro! Grazie per il compagno di condivisione :) – Maziyar