在图书馆的检索系统中，关于图书的信息里面有一个是图书相关借阅关系图。跟这个社交网络图是一样的，反映了不同对象间的关联性。
利用python画社交网络图使用的库是 networkx，更多关于networkx的介绍与使用大家可以参考这篇文章：http://www.zzvips.com/article/170973.html
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import networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltG = nx.Graph()G.add_edge(1,2)nx.draw_networkx(G)plt.show |
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import networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltG = nx.krackhardt_kite_graph()nx.draw_networkx(G)plt.show |
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参考：
[1] 阿尔贝托·博斯凯蒂, 卢卡·马萨罗(作者),于俊伟,靳小波(译者)., 数据科学导论：Python语言实现 (北京: 机械工业出版社, 2016).
[2] Tony Ojeda(托尼·奥杰德)., 数据科学实战手册(R+Python) (北京: 人民邮电出版社, 2016). (书中代码及数据)
[3] 拉塞尔 (Matthew A.Russell)(作者)., 社交网站的数据挖掘与分析 (北京: 机械工业出版社, 2015). (书中代码)
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接：https://www.cnblogs.com/abc36725612/p/6686873.html
