21、图分析：从基础到应用

图分析：从基础到应用

在数据分析和建模的领域中，图分析是一种强大的工具，它可以帮助我们理解复杂的关系和结构。本文将深入探讨图分析的多个方面，包括绘图引擎的选择、质量属性的建模、二分图的构建、可扩展的图加载以及社交网络的分析。

1. 绘图引擎选择

对于基础绘图任务，我们可以依赖内置的 matplotlib 引擎。然而，在处理更复杂的绘图时， matplotlib 就显得力不从心了。例如，在 matplotlib 中控制节点框的大小和形状非常繁琐。相比之下， Graphviz 允许我们可视化图形并运行布局控制算法。

如果要找出受影响最大的资源，可以通过计算图中资源节点的度来实现。在有向图中，使用 in_degree 方法，并指定 weight 参数指向相关边的自定义权重属性；在无向图中，直接使用 degree 方法。

2. 相反质量属性的建模

在产品中，我们无法同时实现所有的质量属性。因此，任何优化工作都需要在相互竞争的力量之间找到平衡。例如，可维护性支持可靠性，反之亦然；而性能则几乎与所有质量特征相互竞争。

为了直观地展示这些关系，我们可以使用一种特殊的图——符号图。符号图的边用加号或减号表示，分别代表匹配节点之间的支持或对立关系。以下是一个使用 NetworkX 建模可维护性、可靠性和性能之间关系的示例代码：