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networkx是python的一個第三方包，可以方便地調用各種圖演算法的計算。通過調用python畫圖包matplotlib能實現圖的可視化。
1.安裝
正好整理一下python第三方包的安裝方法。setuptools使用setuptools包，我們能夠手動下載，安裝第三方包。使用方式：下載第三方封裝來源檔案，在setup.py目錄下執行

python XX install

easy_install
easy_install工具，自動化地根據第三方包的名稱，一鍵連網搜尋，下載並且調用setuptools安裝。
使用方式：
上網下載ez_setup.py檔案，執行
python ez_setup.py安裝setuptools工具。
執行
easy_install SQLObject
安裝第三方包

pip
與easy_install類似，根據名稱一鍵下載，調用setuptools安裝。pip是可以看作是easy_install的升級版。
使用方式：
通過 http://www.jsxubar.info/install-pip.html
先下載get-pip.py檔案
運行python get-pip.py，自動安裝，包括setuptools在內的包
使用：

pip install simplejson --安裝包pip install --upgrade simplejson --升級包pip uninstall simplejson --卸載包

使用setuptools自助下載安裝，經常會遇到包確實，沒有制定編譯器等等各種問題而導致安裝失敗。所以使用easy_install或者pip是比較方便的選擇。
安裝networkx安裝networkx之前要安裝畫圖工具matplotlib，以及矩陣運算工具numpy,於是我們執行：

pip install numpypip install matplotlibpip install networkx

安裝完成。2.使用 networkx的英文版說明可以在其官方網站上下載得到，寫的簡單易懂。http://networkx.github.io/documentation/latest/reference/index.html

這裡記錄下一些簡單的建圖方法。在networkx中，圖以對象的形式提供借口。在圖對象中，還有點，邊等也是以對象形式提供，畫圖則調用matplotlib的函數完成。
建圖 networkx可以建立簡單無向圖graph，有向圖digraph，可重複邊的multi-graph。

import networkx as nxG=nx.Graph()D=nx.DiGraph()M=nx.MultiGraph()

點這裡的點可以是任意可區分的對象（hashable），比如數字，字串，對象等。

G.add_node(1)G.add_node('first_node')#這裡用一個對象多為key來唯一區別一個點#我們還能夠用一個列表來批量加入點G.add_nodes_from([1,2,3])#還可以用一個圖對象作為點，嵌入到其他圖中G.add_node(D) #這裡D作為一個點的key#或者把一個圖的所有點賦予另一個圖G.add_nodes_from(D) #這裡返回D的所有點，賦予G#與加入相同的傳遞方法，我們也可以刪除點G.remove_node(1)G.remove_nodes_from([1,2,3])

邊這裡的邊可以使用兩個單獨的對象作為輸入

G.add_edge(1,2) #表示1，2之間有一條邊。#如果不存在點1，2，則會自動加入點集合。#或者以元組的形式作為輸入e=(1,2)G.add_edge(*e)#這裡的*代表吧元組解包（unpack），當作一個個的值扔到函數中去。#如果不解包，等價於#G.add_edge(e)=G.add_edge((1,2))與參數傳遞的方式不符。#類似的，我們還可以使用包含元組的列表來傳遞參數G.add_edges_from([(1,2),(2,3)])#我們還可以報一個圖的邊賦予另一個圖G.add_edges_from(H)#刪除G.remove_edge(1,2)G.remove_edges_from([(1,2),(2,3)])</pre></div>

訪問

node_list = G.nodes()edge_list = G.edges()#可以返回包含點與邊的列表node = G.node[‘first_node’]#如上根據key返回點edge = G.edge['first_node']['second_node']#同樣的方法，返回兩個key之間的邊</pre></div>

屬性我們可以給圖，點，邊賦予各種屬性，最簡單的就是權值屬性

G.add_node(1,time='5pm')#在添加時跟上屬性G.add_nodes_from([1,2,3],time='5pm')#大量新增點是，跟上統一的屬性G.add_nodes_from([(3,{'time':'5pm'}), (4,{'time':'4pm'})])#或者寫成元組列表[（key,dict），（key,dict）]的形式G.node[1]['time']#根據字典key訪問屬性值。#給邊添加屬性也類似G.add_edge(1,2,time='3am')G.add_edges_from([(1,2,{'time'='5pm'}),(2,3,{'time'=3am})])#批量賦予屬性G.edge[1][2][‘time’]#訪問#我們還可以使用特定的函數批量返回屬性，如time = nx.get_edge_attributes(G,'time')#返回得到以元組為key,time屬性為值得一個字典time[(1,2)]</pre></div>####  **圖演算法** 

nx.connected_components(G)

返回列表形式的G的全連通分量，每個分量一個子列表

<div style="font-family:Tahoma;font-size:14px;">類似的，networkx還提供各種圖演算法，具體可見官方文檔。</div>#### **畫圖**

nx.draw(G) #畫出圖G
matplotlib.show() #顯示出來
```
我們使用連通分量演算法，並畫出一個簡單的圖如下：



networkx的預設屬性效果並不好，我們根據文檔提供的借口設定合適的屬性，才能得到合適的圖。

networkx提供圖的點位置，大小，顏色，形狀，邊的顏色，類型等屬性可設定。

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