相关疑难解决方法(0)

我想绘制一个图形，边代表节点之间的相关系数。我对每一种独特的关系都有优势。每次我重新运行以下代码时，图表都不同。有没有办法强制图形的一种形式？此外，不确定这是否甚至正确生成了图表 - 请帮助解决任何看起来错误的问题。

G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B', weight=0.511012)
G.add_edge('A', 'C', weight=0.553063)
G.add_edge('A', 'D', weight=0.607859)
G.add_edge('A', 'E', weight=0.601554)
G.add_edge('A', 'F', weight=0.641796)

G.add_edge('B', 'C', weight=0.438743)
G.add_edge('B', 'D', weight=0.463087)
G.add_edge('B', 'E', weight=0.615150)
G.add_edge('B', 'F', weight=0.478853)

G.add_edge('C', 'D', weight=0.553063)
G.add_edge('C', 'E', weight=0.438743)
G.add_edge('C', 'F', weight=0.541893)

G.add_edge('D', 'E', weight=0.535331)
G.add_edge('D', 'F', weight=0.556995)

G.add_edge('E', 'F', weight=0.535446)

nx.draw(G, with_labels=True, node_color='orange', node_size=400, edge_color='black', linewidths=1, font_size=15)
plt.show()

我想知道如何spring_layout考虑边缘重量。来自维基百科，

“另一种模型考虑每对节点 (i,j) 的类似弹簧的力，其中每个弹簧的理想长度 delta_{ij} 与节点 i 和 j 之间的图论距离成正比，而不使用单独的排斥力。最小化节点之间的欧几里得距离和理想距离之间的差异（通常是平方差）相当于度量多维缩放问题。

具体来说，边缘权重是如何考虑的？