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0、matplotlob画图

1、创建一个无向图

2、调用函数生成经典的graph

3、社交网络

4、社区

0、matplotlob画图

plt.subplot(221)  #生成2*2的组图,并且当前子图在2*2矩阵的第一个位置.第二个位置是222
plt.title('complete_graph') #子图的标题
nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold') #将graph画出来
plt.axis('on') #需要坐标轴,以便框住graph
plt.xticks([]) #横坐标不需要刻度
plt.yticks([]) #纵坐标不需要刻度

1、创建一个无向图

import matplotlib
import networkx as nx
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from networkx.drawing.nx_pydot import to_pydot
from matplotlib.font_manager import *



#用于显示图片
def ShowGraph(G):
    # 使用pydot保存图片
    P = to_pydot(G)
    P.write_jpeg('pydot.png')

    # 使用matplotlib保存图片
    pos = nx.shell_layout(G)
    nx.draw(G,pos,with_labels=True)
    plt.savefig('mat.png')
    plt.close()

    # 将前面两张图显示
    plt.subplots(figsize=(12,6))
    # plt.suptitle('Diffrent')
    # 载入matplotlib的图片
    plt.subplot(1,2,1)
    plt.title('matplotlib')
    plt.imshow(Image.open('mat.png'))
    # plt.axis('off')
    # 去掉坐标刻度
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])

    # 载入pydot的图片
    plt.subplot(1,2,2)
    plt.title('pydot')
    plt.imshow(Image.open('pydot.png'))
    # plt.axis('off')
    # 去掉坐标刻度
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])

    # 显示图片
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    # 解决负号'-'显示为方块的问题
    matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False

    # 定义图的节点和边
    nodes=['0','1','2','3','4','5','a','b','c']
    edges=[('0','0',1),('0','1',1),('0','5',1),('0','5',2),('1','2',3),('1','4',5),('2','1',7),('2','4',6),('a','b',0.5),('b','c',0.5),('c','a',0.5)]


    # 定义无向图
    G = nx.Graph()

    # 往图添加节点和边
    G.add_nodes_from(nodes)
    G.add_weighted_edges_from(edges)

    # 显示图片
    ShowGraph(G)

结果如下

可能额外需要安装的包？？？

conda install -c conda-forge graphviz

2、调用函数生成经典的graph

plt.subplots(2,2,figsize=(15,6))

K_5 = nx.complete_graph(5)
plt.subplot(221)
plt.title('complete_graph')
nx.draw(K_5, with_labels=True, font_weight='bold')
plt.axis('on')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

K_3_5 = nx.complete_bipartite_graph(3, 5)
plt.subplot(222)
plt.title('complete_bipartite_graph')
nx.draw(K_3_5, with_labels=True, font_weight='bold')
plt.axis('on')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

barbell = nx.barbell_graph(10, 10)
plt.subplot(223)
plt.title('barbell_graph')
nx.draw(barbell, with_labels=True, font_weight='bold')
plt.axis('on')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

lollipop = nx.lollipop_graph(10, 20)
plt.subplot(224)
plt.title('lollipop_graph')
nx.draw(lollipop, with_labels=True, font_weight='bold')
plt.axis('on')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()

"""
格子graph
"""
G = nx.grid_2d_graph(2,3) # 二维网格图
grid_graph = nx.grid_graph(dim=[1, 3, 4]) # n维网格图
G = nx.hexagonal_lattice_graph(2,3) # m×n的六角形格子图
G = nx.hypercube_graph(3) # n维超立方体图形
G = nx.triangular_lattice_graph(1,3) # 三角格子图



"""
各种已经被命名的小graph
"""
petersen = nx.petersen_graph()
tutte = nx.tutte_graph()
maze = nx.sedgewick_maze_graph()
tet = nx.tetrahedral_graph()



"""
使用随机graph生成器
"""
er = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.15)
ws = nx.watts_strogatz_graph(30, 3, 0.1)
ba = nx.barabasi_albert_graph(10, 5)
red = nx.random_lobster(10, 0.9, 0.9)

3、社交网络

plt.subplots(2,2,figsize=(15,6))

#返回Zachary的空手道俱乐部图。
G.clear()
G = nx.karate_club_graph()
plt.subplot(1,2,1)
nx.draw(G,with_labels=True)
plt.title('karate_club_graph')
plt.axis('on')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

#戴维斯南方女性社交网络。
G.clear()
G = nx.davis_southern_women_graph()
plt.subplot(1,2,2)
nx.draw(G,with_labels=True)
plt.title('davis_southern_women_graph')
plt.axis('on')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()

"""
显示图
"""

G = nx.davis_southern_women_graph()
nx.draw(G,with_labels=True)
plt.show()

4、社区

plt.subplots(2,2,figsize=(15,6))

er = nx.caveman_graph(3,3)
plt.subplot(221)
plt.title('caveman_graph')
nx.draw(er, with_labels=True, font_weight='bold')
plt.axis('on')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

ws = nx.random_partition_graph([10,10,10],.25,.01)
plt.subplot(222)
plt.title('random_partition_graph')
nx.draw(ws, with_labels=True, font_weight='bold')
plt.axis('on')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

ba = nx.ring_of_cliques(8, 4)
plt.subplot(223)
plt.title('ring_of_cliques')
nx.draw(ba, with_labels=True, font_weight='bold')
plt.axis('on')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

red = nx.windmill_graph(4,5)
plt.subplot(224)
plt.title('windmill_graph')
nx.draw(red, with_labels=True, font_weight='bold')
plt.axis('on')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()

5、树

"""
返回随机树
"""
G = nx.random_tree(10)
nx.draw(G,with_labels=True)

参考：

完整的教程

NetworkX系列教程(1)-创建graph

NetworkX系列教程(2)-graph生成器

NetworkX系列教程(3)-手动创建graph

NetworkX系列教程(4)-设置graph的信息

NetworkX系列教程(5)-查看graph的信息

NetworkX系列教程(6)-对graph进行操作

NetworkX系列教程(7)-对graph进行分析

NetworkX系列教程(8)-Drawing Graph

NetworkX系列教程(9)-线性代数相关

NetworkX系列教程(10)-算法之一:最短路径问题

NetworkX系列教程(10)-算法之二:最小/大生成树问题

NetworkX系列教程(10)-算法之三:关键路径问题

NetworkX系列教程(10)-算法之四:拓扑排序与最大流问题

NetworkX系列教程(10)-算法之五:广度优先与深度优先

NetworkX系列教程(11)-graph和其他数据格式转换