学习networkx的书籍

学习NetworkX（一个Python库用于处理复杂网络）的书籍通常会针对网络分析和图论的基础知识进行讲解，并提供实践案例。以下是一些推荐的学习资源：

1. "Social Network Analysis with Python" by Lada Adamic and Eytan Adar：这本书非常适合初学者，通过NetworkX详细介绍了社交网络分析的基本概念，并有大量代码示例。

2. "Networks: An Introduction" by Mark Newman：虽然不是专为NetworkX写的，但这本书提供了广泛的网络理论背景，对理解图形数据结构和算法很有帮助。

3. "Learning NetworkX"：这本书是官方提供的指南，涵盖了从安装到高级应用的所有内容，适合有一定Python基础的读者深入学习。

4. "Python Graph Algorithms: Beyond the Basics with NetworkX" by Seaborn author Jake VanderPlas：该书重点讲述如何使用NetworkX进行各种复杂的图算法，对于希望提升网络分析技能的读者是个好选择。

5. "Practical Guide to Network Analysis using Python" by Dr. Roshan Kattel：这本书结合了理论和实战，教你如何利用NetworkX解决实际问题。

建议你在选择书籍时，考虑你的现有编程水平和你想要关注的具体领域（如社交网络、机器学习中的图表示等），同时可以参考网上的用户评价和在线教程进行辅助学习。