通过csv权重矩阵创建netdrawx的graph的方法

1. 首先，将csv权重矩阵导入到Python环境中。

2. 接着，使用Pandas库读取csv文件，将权重矩阵转换成矩阵形式。

3. 使用NetworkX库创建一个空的有向图对象。

4. 遍历矩阵中的每一个元素，如果元素的值大于0，则将对应的节点添加到图中，并添加一条有向边。

5. 使用NetDrawX库将图可视化，并设置节点的大小、颜色等属性。

6. 对图进行布局，可以使用Spring布局、Circle布局等方法。

7. 最后，保存可视化结果。

示例代码如下：

import pandas as pd
import networkx as nx
import netdrawx as ndx

# 读取csv文件，转成矩阵形式
df = pd.read_csv('weight_matrix.csv', index_col=0)
matrix = df.values

# 创建空有向图
G = nx.DiGraph()

# 遍历权重矩阵，添加节点和边
for i in range(len(matrix)):
    for j in range(len(matrix[i])):
        if matrix[i][j] > 0:
            G.add_node(i)
            G.add_node(j)
            G.add_edge(i, j, weight=matrix[i][j])

# 可视化图
fig = ndx.create_netdrawx()
ndx.draw_networkx_nodes(G, fig)
ndx.draw_networkx_edges(G, fig)
ndx.set_node_attributes(G, fig, 'size', 10)
ndx.set_node_attributes(G, fig, 'color', 'red')
ndx.spring_layout(G, fig)
ndx.save_fig(fig, 'graph.png')