NetworkX与Matplotlib图论教程 | AI生成和翻译

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安装所需库

要使用 NetworkX 和 Matplotlib 绘制图表，请按需安装：

• NetworkX：用于图结构的创建与操作
• Matplotlib：提供绘图功能

通过 pip 安装：

pip install networkx matplotlib

为获得更快的渲染速度，Matplotlib 建议安装 NumPy（pip install numpy）

基础设置与示例

1. 导入库：

   import networkx as nx
   import matplotlib.pyplot as plt
   

2. 创建图结构：
   使用 NetworkX 构建简单无向图（可自定义为有向图、带权重边等）：

   G = nx.Graph()  # 创建空图
   G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])  # 添加节点（例如5个节点）
   G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 1)])  # 添加边（连接关系）
   

3. 绘制并显示图表：
   使用 Matplotlib 后端进行可视化：

   nx.draw(G, with_labels=True)  # 绘制带节点标签的图
   plt.show()  # 显示图表
   

这将生成基础的环形布局图（包含5个节点的循环结构）

高级定制功能

• 布局控制：调整节点位置（如随机布局、弹簧布局）：

  pos = nx.spring_layout(G)  # 力导向布局，适用于真实网络
  nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray')
  plt.title("网络拓扑图")
  plt.show()
  

• 节点与边样式：自定义视觉呈现：

  nx.draw(G, pos=pos, node_size=500, node_color='red', edge_width=2, font_size=10)
  

• 有向图：用于层次关系展示，使用 nx.DiGraph：

  DG = nx.DiGraph()
  DG.add_edges_from([('A', 'B'), ('B', 'C')])
  nx.draw(DG, with_labels=True, arrows=True)
  plt.show()
  

• 图表导出：保存为文件而非直接显示：

  plt.savefig('diagram.png')
  

技巧与资源

• 查阅 NetworkX 文档（networkx.org）了解树状图、网格图等图类型
• 参考 Matplotlib 文档（matplotlib.org）学习嵌入式 GUI 或子图功能
• 处理大型图结构（超过100个节点）时，建议使用 nx.draw_networkx 或 Graphviz 等外部工具提升性能
• 可在 Jupyter notebook 中进行交互式绘图实验。若遇显示问题，常见原因是缺少图形后端（可通过 pip install pyqt5 等命令安装交互窗口支持）

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