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利用networkx，numpy，matplotlib，将邻接矩阵输出为图形。

1，自身确定一个邻接矩阵，然后通过循环的方式添加变，然后输出图像

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

G = nx.Graph()
Matrix = np.array(
    [
        [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],  # a
        [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],  # b
        [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],  # c
        [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],  # d
        [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],  # e
        [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1],  # f
        [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],  # g
        [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0]  # h
    ]
)
for i in range(len(Matrix)):
    for j in range(len(Matrix)):
        G.add_edge(i, j)

nx.draw(G)
plt.show()

2，有向图

G = nx.DiGraph()
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_nodes_from([3, 4, 5, 6])
G.add_cycle([1, 2, 3, 4])
G.add_edge(1, 3)
G.add_edges_from([(3, 5), (3, 6), (6, 7)])
nx.draw(G)
# plt.savefig("youxiangtu.png")
plt.show()

3，   5节点完全图

G = nx.complete_graph(5)
nx.draw(G)
plt.savefig("8nodes.png")
plt.show()

4，无向图

G = nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_nodes_from([3, 4, 5, 6])
G.add_cycle([1, 2, 3, 4])
G.add_edge(1, 3)
G.add_edges_from([(3, 5), (3, 6), (6, 7)])
nx.draw(G)
# plt.savefig("wuxiangtu.png")
plt.show()

5，颜色节点图

G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (4, 5), (4, 6), (5, 6)])
pos = nx.spring_layout(G)

colors = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color=colors)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)

plt.axis('off')
# plt.savefig("color_nodes.png")
plt.show()

将图转化为邻接矩阵，再将邻接矩阵转化为图，还有图的集合表示，邻接矩阵表示，图形表示，这三种表现形式互相转化的问题是一个值得学习的地方，继续加油！