使用python中的networkx来生成一个图

使用python提供的第三方的库networkx，networkx是专门用来生成图论和网络科学里面各种图及其各种计算函数的。

(a).如果已知一个图的图形，如何将其生成对应的邻接矩阵，这个在networkx里面提供了函数nx.to_numpy_matrix(G)来完成

(b).如果已知一个图的邻接矩阵，如何将其转化成对应的图形

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jun 16 20:13:42 2019

@author: Administrator
"""

"""

这个函数的作用是将一个矩阵给转换成一个图，
矩阵以多维列表的形式存在，即列表的列表
此处的转换是针对无向图

根据邻接矩阵得到图之后，我们就可以调用networkx
里面的各种函数来分析图的性质，比如度分布，
平均路径程度，聚类系数等一系列图的拓扑性质

"""

import networkx as nx


def matrix_to_graph():

  G = nx.Graph()
  
  #matrix为邻接矩阵，以多维列表的形式存在
  matrix = [[0, 1, 1],[1,0,1],[1,1,0]]
  
  nodes = range(len(matrix))
  G.add_nodes_from(nodes)
 
  for i in range(len(matrix)):
    for j in range(len(matrix)):
      if(matrix[i][j] == 1):
		G.add_edge(i, j)
        
  position = nx.circular_layout(G)
  nx.draw_networkx_nodes(G,position, nodelist=nodes, node_color="r")
  nx.draw_networkx_edges(G,position)
  nx.draw_networkx_labels(G,position)
  print(nx.to_numpy_matrix(G))

matrix_to_graph()

运行结果如下：