NetworkX
NetworkX是一个用于处理网络的Python工具。许多人在Python中处理图数据时使用NetworkX。它也是许多图AI工具的基础。
GitHub: https://github.com/networkx/networkx
Graph-tool
Graph-tool是一个用于处理网络的Python包。它可以:处理图数据，并且进行计算。Graph-tool不同于其他Python工具。它的主要部分是用c++编写的，所以它非常快，并且使用内存的更少。
https://graph-tool.skewed.de/static/doc
Graphviz
Graphviz使绘制图形变得容易。像一些pytorch的可视化库，还有xgboost等树型模型的可视化都是用了这个库
https://graphviz.org/
ipycytoscape
Cytoscape是一个查看和处理复杂网络的免费工具。它始于研究生物的科学家，但现在每个人都可以使用。
js是它的网页版本，ipy则是在Jupyter notebook中使用的版本。它可以让熟悉Pandas、NetworkX和NumPy等Python工具的人在notebook中显示网络数据，并通过简单的步骤更改其外观。
https://github.com/cytoscape/ipycytoscape
ipydagred3
Dagre是一个JavaScript的工具，它与一个名为dagre3 -d3的前端工具一起工作，该工具使用D3JS来显示箭头。而ipydagred3是一个在JupyterLab中使用dagred3封装。
GitHub: https://github.com/timkpaine/ipydagred3
ipySigma
Sigma.js是一个可以通过快速、流畅的图片绘制网络图的JavaScript工具。它可以很好地处理大量数据，并允许更改图的外观。
ipyssigma是JupyterLab的一个封装，它将Sigma.js与Python的NetworkX包结合在一起。可以web浏览器中查看网络结构。
GitHub: https://github.com/medialab/ipysigma
Netwulf
netulf是可以以有趣的交互式方式查看NetworkX图对象。它非常容易使用，可以直接从Python或Jupyter Notebook调用。
它对研究很有用，因为它可以快速预览和改变网络结构。只需给它一个Graph对象，就可以设计还可以进行保存。
GitHub: https://github.com/benmaier/netwulf
nxviz
nxviz是一个使用Matplotlib轻松绘制图数据的Python包，它可以制作不同类型的图形，如Circos, Arc, Matrix, Hive和Parallel plot。
https://github.com/ericmjl/nxviz
Py3plex
Py3plex是Python中用于探索和显示复杂网络的工具。它通过点或线的额外信息来分解、绘制和研究网络。
https://github.com/SkBlaz/py3plex
Py4cytoscape
Py4cytoscape是一个Python版本的Cytoscape工具。它可以让你在不学习新方法的情况下在R和Python之间切换网络的计算任务。它提供了许多在Python或Jupyter notebook中使用的功能。这个工具包非常适合R和Python双修的小伙伴使用。
https://github.com/cytoscape/py4cytoscape
pydot
pydot是Graphviz的Python接口，用纯Python编写。它可以解析并转储为Graphviz使用的DOT语言。
https://github.com/pydot/pydot
PyGraphistry
PyGraphistry是一个用于大图的Python库。可以帮助快速获取数据、提出问题、修改数据并看到全局。它需要graphhistry的服务器配合,所以可以处理大量的数据，并且支持gpu计算，所以计算的速度很快。
https://github.com/graphistry/pygraphistry
python-igraph
Python-igraph是在Python中使用igraph的一种方式。Igraph是一个用C语言制作的研究复杂网络的免费工具。它还可以与R、Mathematica和C/ c++一起使用。
https://github.com/igraph/python-igraph
pyvis
pyvis是一个Python包，用于创建和可视化交互式图形网络。
https://github.com/WestHealth/pyvis
SNAP
SNAP是一种用于分析和处理大型网络的通用高性能系统。图由节点和节点之间的有向/无向/多边组成。网络是节点和/或边缘上有数据的图。
用c++编写的SNAP库是为快速工作和清晰的网络图而设计的。它处理有很多点和线的大网络，找出它们的形状，形成新的网络，并且可以在工作时改变一些东西。
https://github.com/snap-stanford/snap
