我正在尝试在 Cytoscape 中可视化包含约 5k 个节点和 30k 个边的网络。
我已经使用 Pandas 和 NetworkX 中的所有属性构建了边缘列表，并成功将数据导入到 Cytoscape 中。
Cytoscape 在导入过程结束时使用的标准可视化速度相当快（大约 40、60 秒）。缩放和平移也能正常工作。
我尝试应用分层布局，因为我正在使用按营养级别排序的准营养结构（基本上谁吃谁），并且过程非常慢。
一开始我以为程序卡住了，但是10或15分钟后，进度条实际上从节点位置的渲染移动到“垂直分层节点...”。 在计算的第一步（进度条实际移动并改变描述），CPU 使用率约为 50% 到 70%。
现在在“垂直分层节点...”阶段，CPU 使用率稳定在 20%。
在取消分层布局转换之前，我等待了大约两到三个小时。在我单击取消后，软件响应正确，我能够再次缩放和平移网络，因此它实际上并没有崩溃。
这正常吗？我需要花费数小时的计算时间才能将布局应用于这种大小的图形？
我一直在使用networkx，这是我第一次将网络科学软件用于可视化的唯一目的。所以我真的没有什么可以比较这个性能的。
我建议尝试一下 yFiles 分层布局。我希望它会工作得更好。