networkx是python的一個第三方包，可以方便地調用各種圖算法的計算。
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：
下載第三方包源文件，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，一鍵聯網搜索，下載並且調用setuptools安裝。
使用方式：
上網下載ez_setup.py文件，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：
先下載get-pip.py文件
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 numpy
pip install matplotlib
pip 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。
這里記錄下一些簡單的建圖方法。
在networkx中，圖以對象的形式提供接口。
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，可重復邊的multi-graph。
import networkx as nx
G=nx.Graph()
D=nx.DiGraph()
M=nx.MultiGraph()
點
這里的點可以是任意可區分的對象（hashable），比如數字，字符串，對象等。
G.add_node(1)
G.add_node('first_node')
#這里用一個對象多為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) #這里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) #這里返回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
這里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)
#這里的*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')
#批量添加點是，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
類似的，networkx還提供各種圖算法，具體可見官方文檔。
畫圖
nx.draw(G) #畫出圖G
matplotlib.show() #顯示出來
我們使用連通分量算法，並畫出一個簡單的圖如下：
networkx的默認屬性效果並不好，
我們根據文檔提供的借口設置合適的屬性，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，類型等屬性可設置。