如何可視化分層圖形（用於GraphPlan規劃算法）

Question

我做了一個快速的網頁搜索，並沒有找到現成的（和庫提供的）解決方案，我認爲這是一個明確的，相當標準的可視化問題，決定快速實施它自己。但是在做這件事之前，我想從社區那裏得到一個理智的建議。

我需要可視化一種非常特殊的圖形（這就是爲什麼我不想處理任何這些難以閱讀的強制導向的通用佈局），這似乎是一個多部分圖形的版本GraphPlan規劃算法。

對於那些不熟悉，一個典型的結構是基本上相同的多層神經網絡的：

爲了簡單起見，我只考慮偶數層（因爲奇數的將基本上成爲邊緣標籤）

在這一點上，將節點列簡單地表示爲列表就足夠了。唯一的問題是我需要反向指示器（也就是邊緣）。

我在考慮matplotlib的網格方向，但寧願不要太低級別。畢竟，我只需要連接任意項目，從嚴格相鄰的列在這個網格。確實很簡單。

Answer 1

原來不是太可怕：

基本上是：

1. 存儲在一個二維數組
2. 產生的X和Y的散點圖格我的對象（一些額外的照顧是需要的通過zip(*izip_longest(*my2darray))技巧處理可變列高度）
3. 迭代我的二維數組元素以拉出標籤
4. 對於他們每個人也畫線段到他們的每個孩子從前一列。