本文系统阐述用Python构建网络图的完整路径：选定库（NetworkX/igraph/graph-tool等）、以点表与边表进行图建模、计算中心性与社区等指标、选择力导向或层次布局并进行视觉映射，最终用PyVis、Plotly或Dash Cytoscape交付交互式成果。针对大图，通过抽样、稀疏化、后端预计算与浏览器端限制元素量保障性能，并以工程化的版本化与自动化实现可持续运营。文中给出库对比表与实践范式，并提示在协作场景可借助PingCode承载流程与文档，强调先保证可解释性，再追求复杂与规模。

本文系统讲解了在 Python 中把网络图“权重”转换为可读视觉线索的方法与流程，强调以标准化或分位变换控制数值尺度，并将权重映射到线宽、颜色、透明度与标签；在工具上建议按需求选择 NetworkX+Matplotlib 的静态渲染、Graphviz 的排版或 Plotly、PyVis 的交互展示；通过表格对比与实战流程，给出从数据清洗、布局选择到图例与导出的一体化指引。文中指出常见误区与优化策略，并提出以模板与配置管理将“权重显示”纳入团队可复用资产的做法，提升可解释性与交付质量。