您可以随时调整`layer_sizes`参数，例如将其改为`233333`，以适应不同需求。至此，您已经掌握了使用networkx和matplotlib绘制复杂网络结构的基本技能。探索更多可能，将复杂的网络数据转化为直观的可视化图像，让您的研究与分析更加生动有趣。
igraph 上手教程——使用 Python 开展社会网络分析和可视化 首先，通过 pip 安装 igraph。可选安装 pycairo 以支持网络可视化。启动 Python，运行代码检查安装情况，通常会展示著名的 Petersen 图。使用 igraph 创建图从零开始。引入库后，可通过调用 Graph 类创建新图，输出结果显示节点和边的数量。添加节点和边使用特定方法，如 add_vertices 和 add_edges。在构...
分享17个网络(Network)数据可视化工具 Gephi是一款功能强大的数据可视化分析工具，允许用户通过交互式方式探索图形结构、形状和颜色，揭示隐藏的模式。它被广泛应用于数据分析师和科学家的探索性数据分析，与传统统计学方法相辅相成。3. Cytoscape Cytoscape是一个开源软件平台，专为生物网络分析设计，同时也适用于复杂网络的可视化和分析。它提供数...
分享17个网络(Network)数据可视化工具 Hiveplot：一个强大的Python包，用于处理大规模网络数据，展示结构趋势和异常模式。支持多种可视化后端，如Matplotlib、bokeh等。Gephi：交互式网络分析工具，适用于数据分析师和科学家，能揭示隐藏模式，适用于社交网络、通信网络等领域。Gephi Lite：Gephi的轻量级Web版，便于使用，适合快速分析和可视化网络数据。
复杂网络与NetworkX 数据分析：NetworkX提供了丰富的图分析算法，使得复杂网络的数据分析变得更加方便和高效。模型构建：通过NetworkX，用户可以轻松地构建复杂网络的模型，并进行相应的仿真和分析。可视化：NetworkX支持绘制网络图，使得复杂网络的结构和特征得以直观展示，有助于研究人员更深入地理解网络的行为和性质。
