2.2

2.md

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 下面的无向图展示了美国东北部的四个城市；边上的标签表示驾驶时间，以小时为单位。在这个例子中，节点的位置大致对应于城市的地理位置，但是通常图的布局是任意的。
 
+## 2.2 NetworkX
+
+![](img/2-2.png)
+
+> 图 2.2：表示城市和高速公路的无向图
+
+为了表示图，我们将使用一个名为 NetworkX 的包，它是 Python 中最常用的网络库。您可以在 <https://networkx.github.io/> 上阅读更多信息，但是我们之后会解释。
+
+我们可以通过导入 NetworkX 和实例化`nx.DiGraph`来创建有向图：
+
+```py
+
+import networkx as nx
+G = nx.DiGraph()
+```
+
+通常将 NetworkX 导入为`nx`。此时，`G`是一个`DiGraph`对象，不包含节点和边缘。我们可以使用`add_node`方法添加节点：
+
+```py
+
+G.add_node('Alice')
+G.add_node('Bob')
+G.add_node('Chuck')
+```
+
+现在我们可以使用`nodes`方法获取节点列表：
+
+```py
+
+>>> G.nodes()
+['Alice', 'Bob', 'Chuck']
+```
+
+添加边的方式几乎相同：
+
+```py
+
+G.add_edge('Alice', 'Bob')
+G.add_edge('Alice', 'Chuck')
+G.add_edge('Bob', 'Alice')
+G.add_edge('Bob', 'Chuck')
+```
+
+我们可以使用`edges`来获取边的列表：
+
+```py
+>>> G.edges()
+[('Alice', 'Bob'), ('Alice', 'Chuck'),
+ ('Bob', 'Alice'), ('Bob', 'Chuck')]
+```
+
+NetworkX 提供了几个绘图的功能；`draw_circular`将节点排列成一个圆，并使用边将它们连接：
+
+```py
+
+nx.draw_circular(G,
+                 node_color=COLORS[0],
+                 node_size=2000,
+                 with_labels=True)
+```
+
+这就是我用来生成图（？）的代码。`with_labels`选项标注了节点；在下一个例子中，我们将看到如何标注边。
+
+为了产生图（？），我们以一个字典开始，它将每个城市的名称，映射为对应的经纬度：
+
+```py
+
+pos = dict(Albany=(-74, 43),
+           Boston=(-71, 42),
+           NYC=(-74, 41),
+           Philly=(-75, 40))
+```
+
+因为这是个无向图，我实例化了`nx.Graph`：
+
+```py
+
+G = nx.Graph()
+```
+
+之后我可以使用`add_nodes_from`来迭代`pos`的键，并将它们添加为节点。
+
+```py
+
+G.add_nodes_from(pos)
+```
+
+下面我会创建一个字典，将每条边映射为对应的驾驶时间。
+
+```py
+
+drive_times = {('Albany', 'Boston'): 3,
+               ('Albany', 'NYC'): 4,
+               ('Boston', 'NYC'): 4,
+               ('NYC', 'Philly'): 2}
+```
+
+现在我可以使用`add_edges_from`，它迭代了`drive_times`的键，并将它们添加为边：
+
+```py
+G.add_edges_from(drive_times)
+```
+
+现在我不使用`draw_circular`，它将节点排列成一个圆圈，而是使用`draw`，它接受`pos`作为第二个参数：
+
+```py
+
+nx.draw(G, pos,
+        node_color=COLORS[1],
+        node_shape='s',
+        node_size=2500,
+        with_labels=True)
+```
+
+`pos`是一个字典，将每个城市映射为其坐标；`draw`使用它来确定节点的位置。
+
+要添加边的标签，我们使用`draw_networkx_edge_labels`：
+
+```py
+
+nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos,
+                             edge_labels=drive_times)
+```
+
+`drive_times`是一个字典，将每条边映射为它们之间的驾驶距离，每条边表示为城市名称的偶对。这就是我生成图（？）的方式。
+
+在这两个例子中，这些节点是字符串，但是通常它们可以是任何可哈希的类型。
+
+