力驱动大图的可视化：python和graphviz

Question

我正在研究社区检测算法，目前我正在尝试在一个由70K个节点和8M个边组成的图上可视化Louvain算法（https://arxiv.org/abs/0803.0476）的结果。在

我从How to plot Community-based graph using igraph for python中汲取灵感，在前面用igraph绘制了一个更小的图（20K个节点，650K个边），花了将近30分钟。绘制70K个节点和8M边缘需要8个小时。在

为了绘制当前图形，出于性能考虑，我移到sfdp（例如。， sfdp foo.dot -Goutputorder="edgesfirst" -Goverlap=false -Tpdf -O）。然而，我无法通过区分不同的社区来实现一个好的布局来突出不同的社区。我尝试在图级别调整K，在边缘级别调整len和/或{}（通过为社区内边缘设置高值，例如1000；为社区间边缘设置低值，例如1）。sfdp似乎忽略了权重。不过，作为fdp的扩展，它不应该这样。在

小图上的示例

igraph+fruchterman_reingold布局

sfdp

我错过什么了吗？我如何在上面的链接中突出社区差异？在