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「graph_tool」是个专门用于「创建networks」的Python库，底层数据结构和算法使用C++实现，大量使用元编程，依赖于C++的Boost Graph库。
graph_tool背后会涉及到各种「复杂图形理论算法」（例如，graph isomorphism, subgraph isomormism, minimum spanning tree, connected components, dominator tree, maximum flow, etc），但本文不谈算法，只说如何创建networks。
graph_tool主要「运用领域」：
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社交网络分析
数据挖掘
家谱树
网络聚类和建模
......
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graph_tool安装

conda create --name gt -c conda-forge graph-tool
conda activate gt

graph_tool丰富的subpackages

graph_tool有很多的subpackages，文档非常详细，可前往https://graph-tool.skewed.de/static/doc/py-modindex.html仔细研读：

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graph_tool.centrality - 计算network的中心度相关的信息
graph_tool.clustering - 计算计算network的各种聚类系数
graph_tool.collection - 数据集
graph_tool.correlations - 计算相关度信息
graph_tool.dynamics - network中常研究的动态过程方法使用
graph_tool.draw - 一些常用的绘图算法
graph_tool.flow - Edmonds-Karp algorithm，push-relabel algorithm等
graph_tool.generation - 用于预先生成一些network，2D or 3D triangulation graph，circular graph等
graph_tool.inference - 推断图的社区结构
graph_tool.search - 搜索算法
graph_tool.stats - network简单统计
graph_tool.topology - 包装network的拓扑性质，比如最小生成树，拓扑排序等
graph_tool.util - 节点和边的查找方法
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快速上手graph_tool

#创建包含两个顶点一个有向边的network图
from graph_tool.all import *

g = Graph()#实例化Graph类创建一个空图
ug = Graph(directed=False)#有向图
ug = Graph()
ug.set_directed(False)
assert ug.is_directed() == False

g1 = Graph()
g2 = Graph(g1)

#add_vertex()方法添加两个顶点
v1 = g.add_vertex()
v2 = g.add_vertex()

#add_edge()添加了从v1到v2的有向边
e = g.add_edge(v1, v2)

#graph_draw()函数创建network图
graph_draw(g, vertex_text=g.vertex_index, output="two-nodes.pdf")