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建立 2026-09-14 更新 2026-09-14

NetworkX Crash Course

NeuralNine 的實作向速成。用 Jupyter 從零建立圖、加權邊、畫圖，並帶到鄰接矩陣與 NumPy 互轉。適合想「先把 API 摸過一遍」的人；圖論只點到為止。

頻道不是 NetworkX 官方，但示範清楚、節奏快，本站將它列為入門第一支。

這支影片在講什麼

講者從「圖是節點加邊」開始，接著在 Python 裡：

  1. import networkx as nx，建立 Graph，用 add_edge 連線。加邊時若節點不存在會自動建立。
  2. 邊可以帶 weight。講者強調權重語意由你決定：可以是速度、強度，也可以是成本。
  3. 節點可以是數字、字串，甚至函式物件——任何可雜湊物件。
  4. 用 nx.draw_spring 等佈局把圖畫出來，並帶到不同 draw 變體。
  5. 用邊列表建圖，再用 nx.adjacency_matrix 看矩陣；反向則用 NumPy 陣列 from_numpy_array 建圖。
  6. 比較有向／無向：鄰接矩陣是否對稱，對應 DiGraph 與 Graph。

全程是 live coding，沒有長篇證明。看完你會知道日常 80% 的建圖與畫圖怎麼寫。

適合誰看

  • 已會一點 Python，還沒碰過 NetworkX。
  • 想先看畫面、再回本站讀 節點與邊 與 屬性。

若你要的是網路科學（路徑、中心性、模型），接著看 NPTEL Part II 或 SciPy 2019。

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