Python 小世界模型是一種用于研究復雜網絡的模型。通過這種模型，我們可以更清晰地了解網絡中節點之間的關系，進而預測它們的行為。

# 使用 networkx 庫創建小世界網絡
import networkx as nx
n = 20  # 節點數
k = 4   # 每個節點連接的鄰居數
p = 0.4 # 重連概率
G = nx.watts_strogatz_graph(n, k, p)

在上面的代碼中，我們使用了 networkx 庫中的 watts_strogatz_graph 方法創建了一個小世界網絡。參數 n 表示節點數，k 表示每個節點連接的鄰居數，p 表示重連概率。

# 繪制小世界網絡圖形
import matplotlib.pyplot as plt
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

上面的代碼用于繪制小世界網絡的圖形。我們可以通過 matplotlib 庫實現這個功能。其中 with_labels 參數用于顯示節點的標簽，plt.show() 則用于顯示圖形。

通過小世界模型，我們可以更好地理解現實生活中的網絡，例如社交網絡、物流網絡等。同時，我們也可以通過這種模型對網絡進行優化，從而提高效率。