NetworkX（主にDiGraph）の使い方

1. import networkx as nx していることを仮定する。
2. import matplotlib.pylab as plt も仮定する。pylabなので、as pylab が良かったか？
3. pydotとPyYAMLは不要だから入れてない。
4. A node can be any hashable Python object except None. たいてい何でも使える。
5. nbunchはNetworkX特有の概念で、頂点集合の表現。とりあえず、リストと思ってもいい。
   An nbunch is any iterable container of nodes
6. ebunchも同様。An iteratable container of edge tuples

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1. DiGraphが有向グラフで、ループを認める。が、多重辺は認めてないので、多重辺が必要ならMultiDiGraphを使う。辺に属性（例えば多重度）が付けられるので、たいていはDiGraphで間に合いそうだ。
2. 辺に付けられた数値を重さ（weight）と呼ぶ。辺重さ付きのグラフが「ネットワーク」の定義。最短経路問題などはネットワークに対して定式化される。
3. 初期化データはいろいろ使える。
   1. edge list
   2. NetworkX graph
   3. NumPy matrix
   4. NumPy 2d ndarray
   5. SciPy sparse matrix
   6. PyGraphviz AGraph
4. edge listは、辺を表現するタプルのリスト。
5. やってみたら、DiGraph({1:[2,3], 2:[3, 4]}) もOKだった。
6. 属性付きの辺は、(u, v, dict) というタプルで、dictは辞書。
7. グラフ全体、頂点、辺のそれぞれに属性を付けられる。数値属性のどれかを（必要に応じて）weightと呼ぶ。
8. G.graph でグラフ属性にアクセスできる。
9. G.node[1] などで頂点属性にアクセスできる。
10. G[1][2]、G.edge[1] とかで辺属性にアクセスできる。
11. G[1]は辺属性の辞書。
12. グラフ描画は、nx.draw(G); plt.show()

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1. 有向グラフを逆転したいなら、reverse()
2. コピー（クローン）は copy()
3. 無向グラフとしてコピーなら、to_undirected()。to_undirected(reciprocal=True)とすると、両方向有向辺（辺の対）が無向辺になる。
4. コンストラクタ G=DiGraph(D) はシャローコピー。to_undirectedはディープコピー。
5. 頂点の入次数を知りたいなら、in_degree(nbunch) で取れる。nbunchが単一頂点なら数値、頂点集合なら辞書。
6. in_degreeは辞書を返すが、イテレータを返す in_degree_iterってのもある。
7. out_degreeも同じ。

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1. order() がノード数
2. number_of_nodes() でも同じ。
3. len(G) でもノード数
4. size() が辺数
5. number_of_edges() でも同じ。
6. self loopの情報が詳しく取れる。
   1. nodes_with_selfloops()
   2. selfloop_edges()
   3. number_os_selfloops()
7. 頂点集合から誘導されるサブグラフは、subgraph(nbunch)で作れる。