1、用matplotlib繪制網絡圖　　

基本流程：
　　1. 導入networkx，matplotlib包
　　2. 建立網絡
　　3. 繪制網絡 nx.draw()
　　4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用

最基本畫圖程序

import import networkx as nx             #導入networkx包
import matplotlib.pyplot as plt 
G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(100,1)   #生成一個BA無標度網絡G
nx.draw(G)                               #繪制網絡G
plt.savefig(
 
"ba.png")           #輸出方式1: 將圖像存為一個png格式的圖片文件
plt.show()                            #輸出方式2: 在窗口中顯示這幅圖像 

2、networkx 提供畫圖的函數有：

1. draw（G，[pos,ax,hold]）
2. draw_networkx(G，[pos,with_labels])
3. draw_networkx_nodes(G,pos,[nodelist]) 繪制網絡G的節點圖
4. draw_networkx_edges(G,pos[edgelist]) 繪制網絡G的邊圖
5. draw_networkx_edge_labels
   (G, pos[, ...]) 繪制網絡G的邊圖，邊有label
   ---有layout 布局畫圖函數的分界線---
6. draw_circular(G, **kwargs) Draw the graph G with a circular layout.
7. draw_random(G, **kwargs) Draw the graph G with a random layout.
8. draw_spectral(G, **kwargs) Draw the graph G with a spectral layout.
9. draw_spring(G, **kwargs) Draw the graph G with a spring layout.
10. draw_shell(G, **kwargs) Draw networkx graph with shell layout.
11. draw_graphviz(G[, prog]) Draw networkx graph with graphviz layout.

3、networkx 畫圖參數：
- node_size: 指定節點的尺寸大小(默認是300，單位未知，就是上圖中那麽大的點)
- node_color: 指定節點的顏色 (默認是紅色，可以用字符串簡單標識顏色，例如‘r‘為紅色，‘b‘為綠色等，具體可查看手冊)，用“數據字典”賦值的時候必須對字典取值（.values()）後再賦值
- node_shape: 節點的形狀（默認是圓形，用字符串‘o‘標識，具體可查看手冊）
- alpha: 透明度 (默認是1.0，不透明，0為完全透明)
- width: 邊的寬度 (默認為1.0)
- edge_color: 邊的顏色(默認為黑色)
- style: 邊的樣式(默認為實現，可選： solid|dashed|dotted,dashdot)
- with_labels: 節點是否帶標簽（默認為True）
- font_size: 節點標簽字體大小 (默認為12)
- font_color: 節點標簽字體顏色（默認為黑色）
e.g. nx.draw(G,node_size = 30, with_label = False)
繪制節點的尺寸為30，不帶標簽的網絡圖。

4、布局指定節點排列形式

pos = nx.spring_layout

建立布局，對圖進行布局美化，networkx 提供的布局方式有：
- circular_layout：節點在一個圓環上均勻分布
- random_layout：節點隨機分布
- shell_layout：節點在同心圓上分布
- spring_layout： 用Fruchterman-Reingold算法排列節點（這個算法我不了解，樣子類似多中心放射狀）
- spectral_layout：根據圖的拉普拉斯特征向量排列節
布局也可用pos參數指定，例如，nx.draw(G, pos = spring_layout(G)) 這樣指定了networkx上以中心放射狀分布.

5、按權重劃分為重權值得邊和輕權值的邊

6、將Matplotlib圖形保存為全屏圖像

manager = plt.get_current_fig_manager()
manager.window.showMaximized()

7、分圖：

plt.figure(1, figsize=(9, 3))

plt.figure(2, figsize=(9, 3))

networkx繪制網絡關系圖