個人的に使い方に困ったpythonライブラリnetworkxの紹介をしたいと思います。
今回はとりあえずPart1ということで、発見があり次第、都度更新していこうと思います。
(間違ってたらすいません🙏)

# networkxライブラリをインポートする。
import networkx as nx

networkxがインストールされてないと、エラーが出るかもしれないです。その場合は以下の文言をターミナルで実行すれば解消すると思います。

\pip install networkx

とりあえず使ってみる

N_x = 5 # N_x：ノード数
m = 3 # m：結合数
t = 0 # シード値

# グラフを作成
graph = nx.gnm_random_graph(N_x, m, t)

graphの型を確認してみる。

type(graph)
==> networkx.classes.graph.Graph

個人的には初めて見た型でした、、
次に実際にgraphを描写してみます。

nx.draw_networkx(graph)
plt.show()

結果は以下のようになります。ノード数：5, 結合数：4になっていることが確認できます。

次にノード数は変えず(N_x = 5)、結合数を全結合に変更してみます。

N_x = 5
m = N_x*(N_x-1) # 全結合は(N_x)×(N_x-1)
t = 0
graph_all = nx.gnm_random_graph(N_x, m, t)

先ほど同様に描写してみます。

nx.draw_networkx(graph_all)
plt.show()

結果は以下のようになります。ノード間が全て結合できていることが確認できます。

実際にgraphやgraph_allって中身どうなってるの？って疑問が湧きました。
そこで、graphやgraph_allの中身を見てみます。
中身を見るために、array型に変換します。(他の方法があるかもしれないですが、、、)

# 型をarrayに変換する
graph_array = nx.to_numpy_array(graph)
graph_all_array = nx.to_numpy_array(graph_all)

graph_array 
==>>
[[0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1.]
 [1. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 1.]
 [0. 1. 0. 1. 0.]]

graph_all_array 
==>>
[[0. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 0. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 0. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 0. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 0.]]

中身を見ると、graphの正体は結合行列でした。
結合があれば"1" 結合がなければ"0" になっています。

networkxを使うと対称行列になってしまうのが少し不便かなと感じました(勘違いかもですが、、)