Python根据邻接矩阵绘制无向图示例

邻接矩阵的图形化绘制操作，用 Python 来搞定其实挺方便的。尤其是你已经有现成的邻接矩阵，只需要几行代码就能把它转成无向图，结构清晰又好看。嗯，用到的核心库主要是 NetworkX，搭配 Matplotlib 画图，响应也快，代码也简单。

有趣的是，如果你拿的是 HFSS 模拟结果里的邻接矩阵，做个后或者参数扫描，也是能接得上的。比如从 HFSS 导出数据后，直接转成 numpy 矩阵，再喂给 NetworkX 就能开始画图了。像这种方式，适合做通信图可视化、结构，甚至 PageRank 实验也能用上。

代码操作层面其实没啥复杂的，基本长这样：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设 A 是你的邻接矩阵
A = np.array([[0,1,1],[1,0,1],[1,1,0]])
G = nx.from_numpy_array(A)
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

嗯，如果你想试试不同的图结构，比如稀疏点、带权重的边，NetworkX 也支持。而且你要是还在用 Matlab 或 Java 写图算法，不妨试试 Python，速度还不错，代码也更清爽。

对了，网上也有不少资源，比如 邻接矩阵向转移矩阵的网络映射、Java 实现 PageRank 算法 这类，都挺有启发性的。

如果你正好手头有邻接矩阵，想快速生成图结构，那这个 Python 小操作真挺值一试的。