能否用自己写的A*算法作用于networkx绘制的无向带权图

可以的。NetworkX支持使用自定义的算法来计算最短路径，可以使用自己编写的A*算法来计算最短路径。首先，需要将无向带权图转换为有向带权图，可以使用`to_directed()`方法将无向图转换为有向图。然后，可以使用`astar_path()`方法来计算最短路径。此方法需要提供起点、终点和一个估价函数作为参数。估价函数用来评估当前节点到终点的距离，可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离等常见的估价函数。

以下是一个示例代码，展示如何使用自己编写的A*算法计算最短路径：

import networkx as nx

# 自定义估价函数
def heuristic(u, v):
    return 0  # 暂时设为0

# 构建无向带权图
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B', weight=1)
G.add_edge('B', 'C', weight=2)
G.add_edge('C', 'D', weight=3)
G.add_edge('D', 'E', weight=4)

# 将无向带权图转换为有向带权图
DG = G.to_directed()

# 计算最短路径
path = nx.astar_path(DG, 'A', 'E', heuristic=heuristic, weight='weight')

print(path)  # 输出最短路径

输出结果为：`['A', 'B', 'C', 'D', 'E']`，表示从节点A到节点E的最短路径为A->B->C->D->E。

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用networkx绘制人物关系图

可以使用networkx库中的Graph对象来绘制人物关系图。首先，需要定义一个空的Graph对象，然后添加节点和边。节点代表人物，边代表人物之间的关系。可以使用add_node()和add_edge()方法来添加节点和边。最后，使用draw()方法将图形绘制出来。以下是一个简单的示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空的Graph对象
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node("Alice")
G.add_node("Bob")
G.add_node("Charlie")

# 添加边
G.add_edge("Alice", "Bob")
G.add_edge("Bob", "Charlie")

# 绘制图形
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

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综上所述，网络x可以帮助我们创建和绘制社交网络图，并提供了许多分析社交网络的工具和算法。