[已解决]绘制德布鲁因图绘制出来了但报错了

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1. import numpy as np
   
2. # 冗余序列不影响k_mer数量
   
3. def getk_mer(str):
   
4.     global k
   
5.     n = len(str)
   
6.     k_mer = []
   
7.     step = n - k + 1
   
8.     for i in range(step):
   
9.         k_mer.append(str[i:i + k])
   
10.     return k_mer
    
11. # 对这条reads的反向互补序列再取一次Kmer
    
12. def getinverst(str):
    
13.     return str[::-1]
    
14. 
    
15. k = int(input("输入k值："))
    
16. seq = input("输入序列：")
    
17. list_seq = seq.split(" ")
    
18. 
    
19. list_kmer = []
    
20. for s in list_seq:
    
21.     k_mer = getk_mer(s)
    
22.     list_kmer.append(k_mer[:])
    
23. 
    
24. new_list = np.array(list_kmer).flatten()   #flatten 扁平化，压成一维
    
25. new_list = new_list.tolist()
    
26. print(new_list)
    
27. 
    
28. 
    
29. list_kmer_inv = []
    
30. inverst = getinverst(seq)
    
31. list_inv = inverst.split(" ")
    
32. # print(inverst)
    
33. for i in list_inv:
    
34.     k_mer_inv = getk_mer(i)
    
35.     list_kmer_inv.append(k_mer_inv[:])
    
36. 
    
37. new_list_inv = np.array(list_kmer_inv).flatten()   #flatten 扁平化，压成一维
    
38. new_list_inv = new_list_inv.tolist()
    
39. print(new_list_inv)
    
40. 
    
41. # 将reads分割成若干k_mer,可以统计各k_mer出现的次数，
    
42. # 最多的次数为深度，深度可以估计基因组大小
    
43. 
    
44. def getdbg(seq):
    
45.     global k
    
46.     length = len(seq)
    
47.     overlap = k - 1
    
48.     minigraph = {}
    
49.     graph = {}
    
50.     for i in range(length):
    
51.         if i == length - 1:
    
52.             break
    
53.         mininode = seq[i][:overlap]
    
54.         mininextnode = seq[i][1:overlap + 1]
    
55.         node = seq[i][:k]
    
56.         nextnode = seq[i + 1][:k + 1]
    
57.         if mininode not in minigraph:
    
58.             minigraph[mininode] = []
    
59.         if node not in graph:
    
60.             graph[node] = []
    
61.         minigraph[mininode].append(mininextnode)
    
62.         graph[node].append(nextnode)
    
63.     return minigraph,graph
    
64. 
    
65. minigraph = getdbg(new_list)[0]
    
66. graph = getdbg(new_list)[1]
    
67. print(graph)
    
68. 
    
69. # ACTGCCTGACTA
    
70. for node in graph:
    
71.     print(node, '->', ', '.join(graph[node]))
    
72. 
    
73. # print(list(graph.keys())[0],"-->",graph[0],"-->",)
    
74. 
    
75. def getnum(dic):
    
76.     listlen = []
    
77.     for _,value in dic.items():
    
78.         m = len(value)
    
79.         listlen.append(m)
    
80.     return listlen
    
81. 
    
82. 
    
83. a = []
    
84. n = len(new_list)
    
85. listlen = getnum(graph)
    
86. keys = list(graph.keys())
    
87. lastkey = keys[-1]
    
88. lastvalue = graph[lastkey]
    
89. # keys.append()
    
90. 
    
91. for i in range(n - 1):
    
92.     if i == 0:
    
93.         temp = keys[0]
    
94.         a.append(temp)
    
95.         m = keys.index(temp)  # 修改：将该节点在字典中的位置赋值给 m
    
96.         t = temp  # 修改：将 temp 赋值给 t（上一节点）
    
97.     # if a[-1] == lastvalue:
    
98.     #     break
    
99.     print('1',t)
    
100. 
     
101.     # else:  # 更新变量 t 和 m
     
102.     t = a[-1]  # 修改：将 a 的最后一个元素（上一节点）赋值给 t
     
103.     # print('1',t)
     
104.     m = keys.index(t)  # 修改：将 t 在字典中的位置赋值给 m
     
105. 
     
106.     num_kids = listlen[m]  # 该节点的子节点个数
     
107.     a.append(graph[t][0])
     
108.     if num_kids > 1:
     
109.         graph[t].pop(0)
     
110.         listlen[m] = num_kids - 1
     
111. 
     
112. print(a)
     
113. 
     
114. 
     
115. import networkx as nx
     
116. import matplotlib.pyplot as plt
     
117. 
     
118. # 创建有向图
     
119. G = nx.DiGraph()
     
120. 
     
121. # 添加节点和边
     
122. nodes = a
     
123. # nodes1 = ['A', 'B', 'C']
     
124. # nodes2 = [1, 2, 3]
     
125. edges = [(a[i],a[i + 1])for i in range(len(a) - 1) ]
     
126. # edges = [('A', 1), ('B', 2), ('C', 3)]
     
127. 
     
128. G.add_nodes_from(nodes)
     
129. # G.add_nodes_from(nodes2)
     
130. G.add_edges_from(edges)
     
131. 
     
132. # 绘制有向图
     
133. pos = nx.spring_layout(G) # 设置节点位置
     
134. nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=nodes, node_color='r', node_size=500) # 绘制节点1
     
135. # nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=nodes2, node_color='b', node_size=500) # 绘制节点2
     
136. nx.draw_networkx_labels(G, pos) # 绘制节点标签
     
137. nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=edges, edge_color='black', arrows=True) # 绘制边
     
138. 
     
139. plt.axis('off') # 关闭坐标轴
     
140. plt.show() # 显示图形
     
141. 
     
142. # CCATCGGTAGCGCATCCTTAGTCCAATTAAGTCCCTATCCAGGCGCTCCGCCGAAGGTCTGCGAGATATAG
     
143. 
     
144. nodes = list(graph.keys())
     
145. edges = []
     
146. for node, targets in graph.items():
     
147.     edges.extend((node, target) for target in targets)
     
148. 
     
149. # 创建图形对象
     
150. fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
     
151. 
     
152. # 绘制节点和边
     
153. for edge in edges:
     
154.     ax.annotate("", xy=(nodes.index(edge[1]), nodes.index(edge[0])), xycoords='data',
     
155.                 xytext=(0, 10), textcoords='offset points',
     
156.                 arrowprops=dict(arrowstyle="->", color='black'))
     
157. 
     
158. # 绘制节点标签
     
159. for i, node in enumerate(nodes):
     
160.     ax.annotate(node, xy=(i, 0), xycoords='data',
     
161.                 xytext=(0, -30), textcoords='offset points',
     
162.                 ha='center', va='center', fontsize=12, fontweight='bold')
     

复制代码

所有print都有，图片也有，但关掉图片之后报错：
Traceback (most recent call last):
  File "E:\Pycharm\pythonProject\ROSALIND\DBG.py", line 154, in <module>
    ax.annotate("", xy=(nodes.index(edge[1]), nodes.index(edge[0])), xycoords='data',
ValueError: 'CTA' is not in list

最佳答案

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isdkz

2023-9-22 17:48:11

这个错误是由于节点列表nodes中没有包含边列表edges中的某个节点导致的。在这个特定的例子中，节点列表nodes是由字典graph的键组成的，而edges是由字典graph的键和对应值组成的元组列表。因此，出现这个错误的原因是edges中有一个元组包含一个不在nodes中的节点。检查字典graph中的节点是否正确，并确保节点列表nodes包含所有字典graph中的节点。

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isdkz

这个错误是由于节点列表nodes中没有包含边列表edges中的某个节点导致的。在这个特定的例子中，节点列表nodes是由字典graph的键组成的，而edges是由字典graph的键和对应值组成的元组列表。因此，出现这个错误的原因是edges中有一个元组包含一个不在nodes中的节点。检查字典graph中的节点是否正确，并确保节点列表nodes包含所有字典graph中的节点。