渲染图

本节将讨论如何渲染 VisualizationGraph 对象以显示图可视化。

如果您尚未创建 VisualizationGraph 对象，请参考以下任一章节

render 方法

拥有 VisualizationGraph 对象后，可以使用 render 方法对其进行渲染。这将返回一个 HTML 对象，该对象将显示在支持 HTML 渲染的环境中，例如 Jupyter notebooks 或 streamlit 应用程序。

render 方法的所有参数都是可选的，完整的参数列表可在 API 参考中查看：neo4j_viz.VisualizationGraph.render()。

最重要的参数是 width 和 height，它们控制将要渲染的 HTML 对象的大小。您可以将其指定为可用空间的百分比（例如 "80%"），或指定为绝对像素值（例如 "800px"）。

此外，您可以使用 layout 参数更改图的布局，该参数可设置为以下值之一

  • Layout.FORCE_DIRECTED - 节点使用模拟物理力的力导向算法排列。要自定义布局，请通过 layout_options 使用 ForceDirectedOptions。`

  • Layout.HIERARCHICAL - 根据节点关系的指向性排列节点，创建树状结构。要自定义布局，请通过 layout_options 使用 HierarchicalLayoutOptions。`

  • Layout.COORDINATE - 根据每个节点上 x 和 y 属性中定义的坐标排列节点。

另一个值得注意的参数是 max_allowed_nodes，它控制图允许包含的最大节点数以便进行渲染。它默认为 10.000，因为渲染大量节点可能会慢且无响应。但是，如果您确信您的环境可以处理这个规模，则可以增加此值。在这种情况下，您可能还想将 Renderer.WEB_GL 作为 renderer 传递以提高性能。

默认情况下，当鼠标悬停在节点或关系上时，会显示一个显示 ID 和属性的工具提示。但您可以通过传入 show_hover_tooltip=False 来禁用此功能。

示例

请参阅开始使用章节和教程，了解 render 方法的使用示例。

导出到 HTML

render 方法返回的对象是一个 IPython.display.HTML 对象。除了在 Jupyter notebook 或 streamlit 应用程序中显示外，它还可以保存为 HTML 文件。如果您想与他人分享可视化或将其嵌入网页，这可能很有用。

要将 HTML 数据保存到文件，您可以使用 HTML 对象的 data 属性

html = VG.render(...)
with open("my_graph.html", "w") as f:
    f.write(html.data)
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