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简介：networkx-1.11.zip 是 NetworkX 图论与复杂网络分析库的离线安装包，面向需要搭建 Python 图计算环境的开发者、数据科学学习者及科研人员，用于在有网络隔离或需要固定版本依赖时快速部署。包体共594个文件，以 py 源码、rst 文档、txt 说明及少量示例数据（edgelist、gpickle）为主，压缩包仅 1.47MB，结构紧凑，便于在本地或受限网络中快速安装；其中 py 源码完整可读、rst 文档便于查接口，目录结构清晰，适合按需取用。已有81人学习/下载。内含图算法实现、生成器与绘图工具，并附带完整文档与测试用例；示例数据覆盖棋手对局记录、多种生成图等场景，可配合源码理解 NetworkX 的 API 用法与图论建模流程。对需要离线环境搭建复杂网络实验、阅读网络库源码的读者来说，这份压缩包能节省检索和配置时间，适合作为本地开发与二次学习的参考。

1. 为什么 2016 年的图算法库依然值得装

如果你做课程设计时翻到一篇老论文，里面用 networkx 1.x 复现复杂网络上的社区发现与中心性实验，直接pip install networkx大概率会在 API 差异上翻车：G.node没了、to_numpy_matrix报错、nodes()返回的东西类型变了。这份 networkx 1.11 源码包，就是解决这类场景的后悔药——它不追求新特性，而是让老代码按当年的写法原样跑通，同时教材里的示例、学长留下来的分析脚本、老教程里的绘图参数，都能和这份资源一一对应。适合三类人：正在复现老论文的研究生、维护历史 Python 项目的一线开发、以及不想被新版 API 频繁变动打断思路的图算法初学者。

2. toolkit 的核心设施：图对象、算法包与依赖边界

2.1 三种内置图类型与底层存储：邻接表不是邻接矩阵

networkx 1.11 最基础的三个类：Graph（无向图）、DiGraph（有向图）、MultiGraph（允许节点间多条平行边的无向图），继承关系上是MultiGraph和DiGraph各自独立派生，MultiDiGraph则组合了平行边与方向。早年很多人误以为它对大图会像邻接矩阵一样预分配一个 N×N 二维数组，其实 1.11 的底层是「字典套字典」的邻接表结构：外层字典的键是节点，内层字典的键是邻居节点，值再挂上边属性字典。

import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_edge('A', 'B', weight=2.5) G.add_edge('B', 'C', weight=1.0) print(G['A']) # 查看 A 的邻居及边数据 print(dict(G['A']['B'])) # 查看某条具体的边属性

G['A']返回的是内层字典视图，对它的读取和普通 dict 一致；G['A']['B']直接取到边属性字典，这是 1.11 时代最通用的遍历写法。选型上，普通无向关系用Graph就够，带方向依赖（如流程编排、引用关系）必须用DiGraph，平行通道建模才轮到MultiGraph。这套邻接表设计的代价是：判断两点是否相邻是 O(1) 字典查找，但做矩阵运算前需要显式转换，这也是后面第 4 章要专门讲to_numpy_matrix的原因。

2.2 1.11 时代就有的算法家底：中心性、社区、最短路径该去哪查

1.11 的算法目录虽然比 2.x 精简，但主干已经齐全。实际工程里最常被翻牌的几类：最短路径在networkx.algorithms.shortest_paths，中心性在networkx.algorithms.centrality，社区划分在networkx.algorithms.community，聚类系数与同构在networkx.algorithms.cluster与isomorphism。以中心性为例，介数中心性、接近中心性、度中心性、特征向量中心性都已内置，且支持k参数做采样加速。

需要留意的是 1.11 的community模块还很朴素，只有边介数切分等少量内置算法，没有后来 2.x 中丰富的标签传播实现。做社区发现时常见做法是先用girvan_newman出粗粒度划分，再配合nx.algorithms.community.modularity之类的指标评估切分质量，这部分我在第 6 章会给出完整脚本。查函数时，1.11 没有nx.algorithms的自动补全提示那么丰富，最稳妥的方式是dir(nx.algorithms.centrality)逐个看名字。

2.3 依赖边界：numpy/scipy 是可选还是必需

很多人装 networkx 1.11 失败，是因为把可选依赖当成必需依赖硬装。实际 1.11 的核心依赖只有一个：decorator>=3.4.0，用于装饰器工具。numpy 与 scipy 属于可选依赖，只在调用to_numpy_matrix、部分线性代数算法或大规模中心性计算时才会被 import；matplotlib 也是可选，仅在绘图时加载。最小安装只需 Python 2.7 或较老的 Python 3.x（3.4/3.5 最常见）加 decorator，就能完成建图与绝大多数图算法运算。

# 最小依赖检查 python -c "import decorator; print(decorator.__version__)"

如果这里 import 失败，后面安装 networkx 即使成功，跑nx.to_numpy_matrix也会报缺失依赖。建议在装 networkx 前先把 decorator 固定到 4.0.x 附近，太新的 decorator 在某些老 Python 环境会有编译告警，但不影响核心功能。numpy 是否需要，取决于你有没有矩阵导出或 PageRank 这类数值计算需求——纯做结构分析、路径搜索，不装 numpy 也能跑完整个流程。

3. 离线安装与快速验证：从 zip 压缩包到跑通第一个 Demo

3.1 安装前检查：Python 版本与现存版本冲突

老版本库最怕的不是装不上，而是环境里已经有一个新版 networkx，旧代码 import 的却是新模块。安装前先确认当前 Python 版本和已存在的 networkx：

python --version pip show networkx 2>/dev/null || echo "no networkx installed"

如果pip show有输出，说明环境里已有新版，建议用虚拟环境隔离，别直接在系统环境覆盖。networkx 1.11 对 Python 版本有硬性边界，在 Python 3.8+ 上跑老版本会频繁出现语法兼容告警，常见做法是装一个 Python 3.5 或 3.6 的独立环境来承接这个压缩包。

3.2 本地安装：离线 zip 的正确打开方式

拿到networkx-1.11.zip后，不需要解压再python setup.py install，直接让 pip 从本地压缩包安装即可。这个包内部带完整的setup.py，pip 会自动解压并执行构建流程。

# 方式一：直接安装本地压缩包 pip install ./networkx-1.11.zip # 方式二：关闭构建隔离，避免旧式 setup.py 被新 pip 拦截 pip install --no-build-isolation ./networkx-1.11.zip

方式二更稳。新版 pip 默认启用构建隔离，会临时拉取 setuptools 到独立构建环境，这对老式setup.py反而容易触发兼容性问题；--no-build-isolation让 pip 直接用当前环境的 setuptools 构建。如果安装过程中提示缺少 decorator，用pip install "decorator>=3.4.0"补上再重试。安装完成后，验证版本号与关键模块：

python -c "import networkx as nx; print(nx.__version__); print(nx.__file__)"

输出1.11且路径指向当前虚拟环境，说明导入的确实是这份资源。这一步别跳过，很多诡异问题都源于 import 到了错误路径下的另一份 networkx。

3.3 第一个 Demo：建图、遍历、算中心性

装完立刻跑一个小验证，把建图、遍历、算法三件事一次打通。下面这个脚本构造一个有向图，模拟简单的任务依赖关系，然后算最短路径与 PageRank。

import networkx as nx # 1) 建一个有向图，节点是任务编号 G = nx.DiGraph() edges = [('T1', 'T2'), ('T1', 'T3'), ('T2', 'T4'), ('T3', 'T4'), ('T4', 'T5'), ('T2', 'T5')] G.add_edges_from(edges) # 2) 遍历：打印每个节点的入度，确认图结构正确 for node in G.nodes(): print(node, G.in_degree(node)) # 3) 最短路径：从 T1 到 T5 path = nx.shortest_path(G, source='T1', target='T5') print("shortest path:", path) # 4) PageRank 排序：找出关键任务 rank = nx.pagerank(G, alpha=0.85) print("pagerank:", sorted(rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))

逻辑上四步分别对应：图初始化、基础遍历 API、路径算法、数值型中心性算法。pagerank的alpha是阻尼系数，默认 0.85，调高会让随机跳转概率降低，排名更依赖图结构；max_iter默认 100 次，如果图很大且收敛慢，要调高迭代上限而不是只调alpha。跑通这段脚本，说明核心安装没问题，后面第 4、5 章遇到的 API 差异和坑，都和这份 1.11 时代的行为模式有关。

4. 老 API 迁移指南：把 1.11 的写法平移到新版图对象

4.1 节点视图变化：G.node、G.nodes() 与 G.nodes 的区别

1.11 里节点数据存在G.node字典中，访问某节点属性写作G.node['A']['weight']。新版 2.0 移除了G.node，统一改到G.nodes上。这三者的差异不是改个名字那么简单：

写兼容代码最省心的做法是封装一层：运行时先探测当前 networkx 版本，再决定走哪条属性路径。

import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_node('A', weight=1.0) # 兼容写法：无论 1.11 还是 2.x 都能拿到节点属性 nodes_attr = getattr(G, 'node', None) or G.nodes print(nodes_attr['A']['weight']) # 遍历节点时统一转成 list，规避 NodeView 的索引差异 for n in list(G.nodes()): print(n, G.degree(n))

getattr(G, 'node', None)在 1.11 拿到字典，在 2.x 拿到 None 就回退到G.nodes。遍历时list(G.nodes())的写法在 1.11 里是多余的（本来就是 list），但到 2.x 能把 NodeView 显式转成 list，保证后续nodes[0]这类索引操作两侧都成立。老脚本里最常见的就是直接G.nodes()[0]取第一个节点，在 2.x 下必报TypeError，这个坑防不胜防。

4.2 邻接矩阵入口：to_numpy_matrix 与 to_numpy_array 的取舍

1.11 时代导出邻接矩阵只有一个入口：nx.to_numpy_matrix(G)，返回的是 numpy 的matrix对象。新版推荐nx.to_numpy_array(G)，返回的是ndarray。区别不只是名字：matrix对象做乘法时遵循矩阵语义（*是矩阵乘法），ndarray的*是逐元素乘，后续做np.linalg.eig、特征向量分析时结果语义完全不同。

import networkx as nx import numpy as np G = nx.Graph() G.add_edges_from([(0, 1), (1, 2), (2, 0)]) # 优先用新版数组接口，缺少时回退老接口 if hasattr(nx, 'to_numpy_array'): M = nx.to_numpy_array(G, nodelist=sorted(G.nodes())) else: M = nx.to_numpy_matrix(G, nodelist=sorted(G.nodes())) M = np.asarray(M) # 把 matrix 转成 ndarray，统一后续语义 print(type(M), M.shape)

nodelist参数必须给，否则节点顺序按内部哈希表排列，不同环境下矩阵行序可能不一致，复现实验结果时会莫名对不上。养成排序后传入nodelist的习惯，能省掉一大批「同样的代码两次跑出来矩阵不一样」的排查时间。

4.3 常用函数返回值的变化：info、draw、read_edgelist 的翻车点

除了节点视图和矩阵接口，还有几个高频函数在 1.11 与 2.x 间行为漂移。nx.info(G)在 1.11 返回一段格式化字符串，写入日志很方便；新版移除了该函数。nx.draw_networkx_labels的font_family参数在 1.11 里对中文字体支持很差，需要配合 matplotlib 全局字体配置。nx.read_edgelist读取带权边时，1.11 的data参数更挑剔：

import networkx as nx # 1.11 风格：显式声明边数据字段名和类型 G = nx.read_edgelist('edges.txt', data=(('weight', float),)) # 新版风格：直接用 True 自动解析 G = nx.read_edgelist('edges.txt', data=True)

用 1.11 时如果只写data=True，在部分小版本里对形如A B 0.5的带权行会解析失败或丢掉权重。老项目维护者通常写成data=(('weight', float),)这种元组声明，才是 1.11 完全支持的形式。迁移老代码到新版时，把这个参数从元组改成True即可，反过来从新版回迁到 1.11 则要把True改回元组写法。

5. 避坑与常见问题排查：老版本安装与运行的 5 个现场记录

5.1 现象：import 后调用函数报module 'networkx' has no attribute 'xxx'

接手一个老项目，import networkx as nx没报错，但一调nx.to_numpy_matrix就 AttributeError。查nx.__version__才发现环境里装的是 3.x，老代码里一堆 1.x 年代的 API 全部失效。原因就是环境里已经有新版，老代码的调用直接撞上被删除的接口。解决：卸载现有版本后从networkx-1.11.zip本地重装，并在脚本开头加一段断言：

import networkx as nx assert nx.__version__.startswith('1.'), f"需要 1.x，当前 {nx.__version__}"

5.2 现象：pip install ./networkx-1.11.zip报legacy-install-failure

新版 pip 对老式setup.py的构建流程越来越严格，安装过程抛出一长串构建错误，核心提示指向setuptools版本不兼容。原因是 1.11 的 setup 脚本用的是旧式命令，在隔离构建环境下拿不到预期的 egg_info。解决：先装一个兼容的 setuptools，再关闭构建隔离安装：

pip install "setuptools<45" pip install --no-build-isolation ./networkx-1.11.zip

5.3 现象：import networkx 变慢，且伴随 decorator 编译告警

装好后每次import networkx要等两三秒，terminal 里滚动RuntimeWarning。原因是环境里的 decorator 版本太新，与 1.11 内嵌的调用方式不匹配，触发了纯 Python 回退路径。解决：固定 decorator 到 4.0.10 附近，同时在虚拟环境里重装一次让字节码缓存干净：

pip install "decorator==4.0.10" pip install --force-reinstall --no-deps ./networkx-1.11.zip

5.4 现象：节点明明可哈希，却报unhashable type: 'numpy.uint8'

从 numpy 数组读数据建图时，节点值混入了np.uint8标量，networkx 内部用字典做邻接表，np.uint8和 Python 原生int虽然值相等，哈希结果也一致，但在某些 numpy 版本下类型转换异常导致unhashable。解决：建图前统一把节点值转成原生 Python 类型。

nodes = [int(x) for x in node_array] # 强制转为原生 int G.add_nodes_from(nodes)

5.5 现象：绘图时中文标签显示成方块

nx.draw_networkx_labels绘出的中文节点名全是豆腐块。原因不是 networkx 的问题，而是 matplotlib 默认字体不含中文字形。解决：在绘图前设置全局字体，并关闭 Unicode 负号干扰。

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

注意这个配置要放在import matplotlib.pyplot之后、nx.draw之前，且 matplotlib 2.x 与 1.11 时代的字体查找机制略有差异，如果SimHei不存在，换'Microsoft YaHei'或系统已有的中文字体路径。

6. 进阶：用 1.11 复现社区发现与关键路径分析

6.1 一套可复现的验证脚本：社区划分与介数中心性

老版本最有价值的使用场景，是原样复现论文里的社区发现实验。下面用内置的girvan_newman做社区划分，再用介数中心性交叉验证划分质量。注意girvan_newman返回生成器，每迭代一次才切掉一条边介数最大的边，不设上限会一直算到图被切空。

import networkx as nx from itertools import islice # 构造一个带明显社区结构的图：两个团之间用一条桥边连接 G = nx.Graph() G.add_edges_from([(0, 1), (0, 2), (1, 2), (1, 3), (2, 3)]) # 社区 A G.add_edges_from([(4, 5), (4, 6), (5, 6), (5, 7), (6, 7)]) # 社区 B G.add_edge(3, 4) # 桥边 # 只取前 2 轮迭代，得到 2 个社区的划分 communities = list(islice(nx.community.girvan_newman(G), 2)) for idx, comm in enumerate(communities[-1]): print(f"community {idx}: {sorted(comm)}") # 介数中心性：桥边上的节点应该显著高于其他节点 bc = nx.betweenness_centrality(G) ranked = sorted(bc.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print("top betweenness:", ranked[:3])

逻辑说明：islice(generator, 2)限制迭代次数，避免社区划分无限切分；communities[-1]取最后一次切分结果，即 2 个社区。betweenness_centrality默认normalized=True，结果按节点对数归一化。桥边的两个端点节点 3 和 4 的介数值会显著高于 0、1、2、5、6、7 这些团内节点，这是验证社区结构是否合理的关键信号。

6.2 结果可信度的两个核对点

第一个核对点：社区内边密度。划分出的每个社区内部边数应大于社区间的边数，用nx.edge_boundary或直接遍历边做计数都能核对。第二个核对点：中心性排序与社区划分的一致性。桥节点的介数中心性应是团内节点的数倍，如果两者接近，说明图的社区结构并不明显，girvan_newman的划分意义有限。我在复现某次课程设计实验时，就因为少了第二个核对点，把一个随机图的切分结果写进了报告，最后被导师指出桥节点中心性没有显著性，只能重做整个实验。从那以后，我每次跑社区发现都会强制走一遍「迭代上限 + 中心性交叉验证」这个双核对流程，确认两个指标互相印证才敢用结果。希望帮到你，少走这段弯路。

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