好的，下面是一篇关于NetworkX和igraph在图分析中应用的讲座式技术文章。 图计算：NetworkX和igraph在图分析中的应用 大家好！今天我们来聊聊图计算，重点探讨两个在Python中非常流行的图分析库：NetworkX和igraph。图论作为数学的一个分支，在计算机科学中有着广泛的应用，例如社交网络分析、推荐系统、生物信息学、网络安全等等。而NetworkX和igraph则为我们提供了强大的工具，方便我们在Python中进行图的创建、操作、分析和可视化。 一、图论基础回顾 在深入了解NetworkX和igraph之前，我们先来简单回顾一下图论的一些基本概念。 图（Graph）: 由节点（Node/Vertex）和边（Edge）组成。节点代表实体，边代表实体之间的关系。 有向图（Directed Graph）: 边有方向，表示节点之间的单向关系。 无向图（Undirected Graph）: 边没有方向，表示节点之间的双向关系。 带权图（Weighted Graph）: 边带有权重，表示关系的强度或成本。 邻接矩阵（Adjacency Matrix）: 用矩阵表示图的结构 …