1 说明：
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NetworkX是一个Python包，用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。
NetworkX测试的代码覆盖率超过%，是一个多样化，易于教学，能快速生成图形的Python平台。
NetworkX提供了适合各种数据结构的图表、二合字母和多重图，还有大量标准的图算法，网络结构和分析措施，可以产生随机网络、合成网络或经典网络，且节点可以是文本、图像、XML记录等，并提供了一些示例数据(如权重，时间序列)。
附加知识：matplotlib的中文设置的另外一种方法。
2 准备：
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官网：
https://github.com/networkx/networkx
http://networkx.github.io/
https://pypi.org/project/networkx/
https://networkx.github.io/documentation/stable/tutorial.html安装：
pip install networkx3 Erdos Renyi：
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代码：随机图
import matplotlib.pyplot as plt #用来显示图
from networkx import nx
n = # nodes=节点
e = # edges=边线
#随机图形
G = nx.gnm_random_graph(n, e)
#nx.draw(G) #默认节点node内不显示阿拉伯数字
nx.draw(G,with_labels=True)
plt.show()图：
4 Node Colormap：
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代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
#，就是n=node，画椭圆
G = nx.cycle_graph()
#位置,iterations=迭代，建议，否则就不是椭圆
pos = nx.spring_layout(G, iterations=)
#cmap=代表colormap=颜色图
#nx.draw(G, pos, node_color=range(), node_size=, cmap=plt.cm.Blues)
#nx.draw(G, pos, node_color=range(), node_size=, cmap=plt.cm.Reds)
#with_labels=True 在节点内显示阿拉伯数字标签
nx.draw(G, pos, node_color=range(), node_size=, cmap=plt.cm.Reds,with_labels=True)
plt.show()图：
5 无向图、添加子图：
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代码：
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.Graph() #建立一个空的无向图G
G.add_node(&#;a&#;) #添加一个节点1
G.add_nodes_from([&#;b&#;,&#;c&#;,&#;d&#;,&#;e&#;]) #加点集合
#添加子图
&#;&#;&#;
G.add_node(0)
H=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
G.add_nodes_from(H)
&#;&#;&#;
#等同上面
#H=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] #方法一
H=range() #方法二：python知识复习
G.add_nodes_from(H)
#显示节点标签
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()图：
6 中文显示：
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matplotlib另外一种中文显示设置。
本机操作示范：
在root下进入本机文件夹：注意本机为linux操作系统，window大同小异。
file:///usr/local/python3.8/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf
将自己的中文字体：hwfs.ttf（华文仿宋字体==用来显示中文的）放在ttf文件夹下。
因为matplotlib默认调用的为DejaVuSans.ttf字体文件，所以先将DejaVuSans.ttf复制一个，备份，取名为DejaVuSans_beifen.ttf，然后将hwfs.ttf改名为DejaVuSans.ttf，就可以显示中文了，超级简单。
7 人物关系权重图：weighted_graph
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数据是虚拟的，这个很实用，人物关系权重图。
代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
G = nx.Graph()
#节点关系和权重
G.add_edge(&#;李白&#;, &#;王维&#;, weight=)
G.add_edge(&#;李白&#;, &#;杜甫&#;, weight=)
G.add_edge(&#;杜甫&#;, &#;苏轼&#;, weight=)
G.add_edge(&#;杜甫&#;, &#;王昌龄&#;, weight=)
G.add_edge(&#;杜甫&#;, &#;杜牧&#;, weight=)
G.add_edge(&#;李白&#;, &#;苏轼&#;, weight=)
#定义权重与人物关系的指标赋值
elarge = [(u, v) for (u, v, d) in G.edges(data=True) if d[&#;weight&#;] > ]
esmall = [(u, v) for (u, v, d) in G.edges(data=True) if d[&#;weight&#;] <= ]
#建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用
pos = nx.spring_layout(G)
#节点布局和大小设置
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=)
#边的设置和宽度设置等
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=elarge, width=6)
#style: 边的样式(默认为实现，可选： solid|dashed|dotted,dashdot)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=esmall, width=6, alpha=, edge_color=&#;b&#;, style=&#;dashed&#;)
# labels标签名和字体大小设置
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=) #已经设置好中文显示
#关闭网格线，不显示坐标轴线
plt.axis(&#;off&#;)
plt.show()图：
8 高级版：
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代码省略。
结合flask、d3.js的网页动画的networkx。
===自己整理并分享出来===
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