相亲遇到喜欢红楼梦的女生！我用Python五分钟就读完了！话题来了

概述“满纸荒唐言，一把辛酸泪。都云作者痴，谁解其中味。”　一直以来，《红楼梦》这部经典名著早已从一部小说演变成一种文化，吸引着无数粉丝和学者来研究。《红楼梦》是一个悲剧，充斥了无奈与悲伤。但却在无绝的悲

“满纸荒唐言，一把辛酸泪。都云作者痴，谁解其中味。”

　

一直以来，《红楼梦》这部经典名著早已从一部小说演变成一种文化，吸引着无数粉丝和学者来研究。《红楼梦》是一个悲剧，充斥了无奈与悲伤。但却在无绝的悲伤之中透出了摄人心魂的美。这部著作人物众多，关系错综复杂，既有十二金钗，又有十二丫环，更有十二家人十二贾氏。作者精心的安排了每个人物的出场与谢幕，似乎每个人都有各自的“荒唐言”，“辛酸泪”。今天我们借助Python的networkx包来绘制一幅红楼人物关系图，顺便重温一下这部经典。

NetworkX用于创造、 *** 作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。有了NetworkX我们就可以用标准或者不标准的数据格式加载或者存储网络图，也可以产生许多种类的随机网络或经典网络。

小说中人物关系我们是这样计算的：计算出每一回，每一段中二人同时出现的次数。次数越多，表示关系越密切。将数据整理出来，作为关系图谱的原始数据。下面就可以用代码分析作图了。

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由于原始数据中 “凤丫头”，“凤姐”被当作两个人物，我们需要将二者的关系合并。这里用一个简单的函数replace。但替换的时候有一个坑，就是在原数据里直接替换不掉，必须先保存为一个新的文件，再赋值给原文件。费了好大力气才爬出这个坑，下面来调包。

以下是召唤出的关系图谱，坐稳了：

可以看到，处于整个网络中间位置的是宝玉，贾母，王夫人，宝钗等人物，可见他们是作者着墨最多的角色。稍微外圈的人物有黛玉，湘云，晴雯，袭人，凤姐，探春，迎春，平儿，李纨等一众姐姐妹妹。总的来说，距离中心位置的远近代表了人物的重要性。

我们还可以尝试另一种环形关系图，线条越密集代表人物的出场次数越多。

眼睛看花了吧。还可以尝试随机出图，但是个人感觉这种类型的图只显示了关系，不太容易辨认人物的重要性。

以上的图片线条太过密集，很难清楚的区分各种人物关系，怎样让他变得简洁一点？我们来试着修改一下参数。例如，我们把要显示的权重调到0.05以上，这样一些弱关系就不再显示在图上。

这样是不是间接清楚一些了呢？最后的最后，让我们再一次致敬那些演活了红楼的演员们吧，他们是我们心中不可替代的红楼梦！

总结

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