python为《三国演义》 中出场次数最多的20个人物制作社交关系网络图。

Python可以借助一些数据可视化库如`networkx`和`matplotlib`来创建社交关系网络图。首先，你需要收集《三国演义》中人物及其相互关系的数据，这通常可以从文本数据源（如小说电子版或已整理的数据库）获取。然后按照以下步骤操作：

1. **数据准备**：解析或读取数据，提取人物名字和他们的联系（例如，谁与谁有交集、联盟关系等）。可能需要清洗和处理数据，去除无用信息。

import pandas as pd

# 假设data.csv是一个包含人物和关系的数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

2. **构建图结构**：使用`networkx`库创建一个空的图，并将人物作为节点添加到图中，关系作为边。

import networkx as nx
G = nx.Graph()

for _, row in data.iterrows():
    G.add_node(row['人物'])
    if '关系' in row and len(row['关系']) > 0:
        for relation in row['关系'].split(','):
            G.add_edge(row['人物'], relation)

3. **可视化**：使用`matplotlib`或专门的图形库`nxviz`对网络进行布局并绘制。

import matplotlib.pyplot as plt
pos = nx.spring_layout(G)  # 使用Spring布局算法
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=800)  # 绘制节点
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1)  # 绘制边
plt.title('三国演义人物社交关系网络图')
plt.show()

4. **筛选前20名**：如果想要显示出现次数最多的20个人物，可以在创建节点时加入计数，然后筛选出排名前20的。

top_20_characters = sorted(data['人物'].value_counts().to_dict(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]

然后再次遍历数据并仅展示这些关键人物。

请注意，这个过程假设了数据是以某种结构化的形式存在的，实际操作可能需要根据具体的数据源进行调整。