import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取GraphML文件
G = nx.read_graphml(r"D:\dsWork\dsProject\dsLightRag\Doc\史校长资料\math_0710-技术二\output.graphml")

# 绘制知识图谱
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.figure(figsize=(16, 12), dpi=300)  # 增加DPI

# 使用更分散的布局算法
pos = nx.spring_layout(G, k=0.3, iterations=50)  # 增加k值和迭代次数

# 减少节点大小并增加透明度
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=20, node_color="skyblue", alpha=0.7)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color="gray", alpha=0.3, width=0.5)

# 只显示重要节点的标签
labels = {}
for n in G.nodes():
    labels[n] = G.nodes[n]['name'].split('。')[0][0:4]

nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels=labels, font_size=8)

plt.title("华为反馈的知识图谱二", fontsize=20)
plt.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.savefig('华为反馈的知识图谱【技术二】.png', format='png', bbox_inches='tight', dpi=300)  # 保存为PNG
plt.show()