15个杀手级Python库，绘制令人惊艳的网络图

介绍15个优秀的Python工具用来绘制网络图。

网络图利用简洁的图形和线条直观地呈现复杂系统，能够帮助我们理解数据之间的联系。本文分享15个优秀的Python工具用来绘制这些网络图。所有这些工具都可免费使用。

1 NetworkX

GitHub地址：https://github.com/networkx/networkx

项目文档：https://networkx.org/

NetworkX 是用于处理网络的Python工具。提供的一系列功能可以帮助用户：

• 构建网络结构；
• 对网络进行修改和调整；
• 对网络特性进行深入研究。

许多处理Python中图形数据的人都在使用NetworkX。并且是许多图形相关的人工智能应用的核心基础。

2 Graph-tool

安装指导：https://graph-tool.skewed.de/installation.html

项目文档：https://graph-tool.skewed.de/static/doc

Graph-tool是用于处理网络的Python包，具备以下核心能力：

• 有效管理网络数据。
• 对网络结构进行精确的数学分析和运算。

区别于其他Python工具，Graph-tool的核心竞争力在于其核心组件采用C++编写，保证了极高的运算速度和内存使用效率，性能与纯C或C++程序相匹敌。

Graph-tool的主要特点包括：

• 提供统计推断框架，进行基于检测的统计分析，有效防止过拟合并确保结果的可解释性。
• 支持基于动态数据的网络重建，适应多变的数据源。
• 对网络数据的不确定性进行量化分析，增加结果的可靠性。
• 采用OpenMP技术实现共享内存并行处理，显著提升各类算法的执行效率。
• 高质量的网络数据可视化，支持静态、交互式及动画形式，并与Matplotlib紧密集成。
• 与Netzschleuder网络数据仓库无缝集成，简化网络数据加载流程。
• 支持自定义C++扩展，增强工具的灵活性和扩展性。
  
  

  
  

  

3 Graphviz

安装指导：https://graphviz.org/download/

项目文档：https://graphviz.org/documentation/

Graphviz是一款易于使用的图形绘制工具。此工具免费，并广泛应用于网络构建、生物信息学、编程等领域。

用户只需通过简单的指令告诉Graphviz所需的图形样式，便能快速生成适用于网站或学术论文的图像和文件。此外，Graphviz还配备了丰富的定制功能，包括颜色、字体和视觉样式的调整，让图形设计更加个性化和专业。

4 ipycytoscape

GitHub地址：https://github.com/cytoscape/ipycytoscape

Cytoscape.js: https://js.cytoscape.org/

项目文档：https://ipycytoscape.readthedocs.io/en/master/

Cytoscape是免费的网络可视化工具，最初面向生命科学领域的研究者，如今已普及至广泛的用户群体。它具有直观的界面，帮助用户分析和理解复杂的网络结构。

Cytoscape.js作为其网页版本，进一步拓宽了应用场景。而ipycytoscape插件则让使用Jupyter笔记本的用户能够在其中直接展示网络图形。此插件特别适合那些熟悉Python数据处理工具，如Pandas、NetworkX和NumPy的用户，他们可以轻松地将网络数据可视化，并进行外观上的自定义调整。

5 ipydagred3

GitHub地址：https://github.com/timkpaine/ipydagred3

Dagre是一个JavaScript库，用于在屏幕上自动布局带箭头的图形。它通常与前端工具dagre-d3结合使用，后者通过D3.js的强大功能来渲染图形。

而在Python领域，ipydagred3库使用户能够在JupyterLab环境中利用dagre-d3绘制和展示这些箭头图形，提供了一个便捷的可视化方案。

6 ipySigma

GitHub地址：https://github.com/medialab/ipysigma

Sigma.js: https://www.sigmajs.org/

Sigma.js是一个高效的JavaScript绘图工具，专门用于创建流畅且响应迅速的网络图形。它擅长处理大规模数据集，并且用户可以轻松地调整图形的显示样式。

作为JupyterLab的扩展组件，ipySigma将Sigma.js与Python的NetworkX库无缝集成，让用户能够在浏览器中直观且愉悦地探索网络结构。

通过ipySigma，用户可以对网络图形进行丰富的个性化设置，包括节点和边的颜色、大小，以及标签等，从而满足不同场景下的可视化需求。

7 Netwulf

GitHub地址：https://github.com/benmaier/netwulf

Netwulf是个直观且富有互动性的可视化工具，专为展示NetworkX图形对象设计。此工具使用起来非常简单，无论是在Python环境还是Jupyter笔记本中都能直接操作。

对于研究人员而言，Netwulf是个宝贵的工具，能够让你迅速调整网络的视觉效果。你只需提供图形对象，然后通过控制台进行设计尝试，之后即可将结果保存为图像或继续在Python中使用。Netwulf的核心理念是，通过编码完成数据处理，而通过直观的操作来优化网络的呈现，避免了编写更多的代码。

8 nxviz

GitHub地址：https://github.com/ericmjl/nxviz

nxviz是Python绘图库，它利用Matplotlib的强大功能，为用户提供了一种简单直观的绘图方法。这个库能够轻松生成既美观又具有实用价值的图形，涵盖了弦图、弧形图、矩阵图、蜂巢图和平行坐标图等多种图表类型，极大地丰富了数据可视化的选择。

9 Py3plex

GitHub地址：https://github.com/SkBlaz/py3plex

Py3plex是用于分析和可视化复杂网络的Python工具。它不仅能够对网络进行深入的解构和绘制，还能够对网络中的节点和边提供详尽的附加信息，助力用户全面研究网络结构。

10 Py4cytoscape

GitHub地址：https://github.com/cytoscape/py4cytoscape

Py4cytoscape是Cytoscape的Python语言版本，为网络分析任务提供了无缝切换的环境，让你在R语言和Python之间能够轻松转换，无需掌握全新的方法论。

通过Web接口与Cytoscape紧密集成，Py4cytoscape为Python用户以及Jupyter笔记本带来了丰富的功能，使得网络数据的分析和可视化更加便捷高效。

11 pydot

GitHub地址：https://github.com/pydot/pydot

pydot是Graphviz的Python接口，完全用Python编写。它可以解析并导出Graphviz使用的DOT语言。

12 PyGraphistry

GitHub地址：https://github.com/graphistry/pygraphistry

PyGraphistry是用于宏观图形的Python库。帮助用户快速获取数据、提出问题、进行更改，并迅速把握整体情况。与Graphistry强大的服务器配合使用效果更佳。

用户通过简单的几次点击即可操作，且得益于GPU加速，处理速度极为迅速。此外，PyGraphistry还能开发智能图形工具，辅助用户轻松构建AI模型。

Graphistry在处理大型图形方面具有独特优势。其内置的绘图引擎能够同时展示大量节点和边，而其强健的服务器更是能够承载更大规模的图形分析任务。

13 python-igraph

GitHub地址：https://github.com/igraph/python-igraph

安装指导：https://python.igraph.org/en/stable/

Python-igraph提供了在Python环境下使用igraph库的能力。Igraph是用C语言开发的免费工具，专门用于分析复杂网络，并且还能够与R、Mathematica以及C/C++等语言环境无缝协作。

Python-igraph具备以下核心功能：

• 便捷地创建、操作和分析各种网络结构。
• 支持将网络图转换为NetworkX和graph-tool等其他工具支持的格式，增强了数据的兼容性和流动性。
• 集成了Cairo、Matplotlib和Plotly等多种绘图库，使得网络图的可视化表达更加灵活和多样化。

  

14 pyvis

GitHub地址：https://github.com/WestHealth/pyvis

pyvis是用于创建和可视化交互式图形网络的Python包。

15 SNAP: 斯坦福网络分析平台

GitHub地址：https://github.com/snap-stanford/snap

安装指导：https://snap.stanford.edu/snap/

SNAP是个多功能、高效能的网络分析处理系统，用于分析和处理大型网络。在SNAP中，网络由一系列的节点以及这些节点之间的有向或无向边，甚至是多边关系构成，而网络图中的节点和边还可以附加额外的数据信息。

SNAP库采用C++编写，旨在提供快速的网络处理能力和出色的可视化效果。它能够有效地管理和分析那些包含成千上万节点和边的复杂网络，不仅能够识别网络的结构特征，还能动态地创建和调整网络结构，使得网络分析工作更为直观和高效。

推荐书单

《利用Python进行数据分析 原书第3版》

本书是Python数据分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。

本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

购买链接：https://item.jd.com/14260998.html

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