如何对一个复杂网络的图进行分析? 计算复杂网络相关的所有参数 批处理
import networkx as nx
#计算网络的度分布 d = nx.degree(G) print("网络的度分布为:{}".format(d)) #整个网络的平均距离 nspl = nx.average_shortest_path_length(G) print("网络的平均距离:{}".format(nspl)) #网络的直径 diameter = nx.diameter(G) print("网络的直径为:{}".format(diameter))#整个网络的连通性 nxic = nx.is_connected(G) print("整个网络的连通性:{}".format(nxic))#整个网络的集聚系数 nxcc = nx.clustering(G) print("整个网络的集聚系数:{}".format(nxcc))#整个网络的平均集聚系数 nxacc = nx.average_clustering(G) print("整个网络的平均集聚系数:{}".format(nxacc))#整个网络的全局集聚系数 nxtc = nx.transitivity(G) print("整个网络的全局集聚系数:{}".format(nxtc))#整个网路的局部效率 nxlec = nx.local_efficiency(G) print("整个网路的局部效率:{}".format(nxlec))#整个网络的全局效率 nxgec = nx.global_efficiency(G) print("整个网络的全局效率:{}".format(nxgec))#计算整个网络的 Pearson相关系数的度-度相关性 nxpddc = nx.degree_assortativity_coefficient(G) print("Pearson度-度相关性:{}".format(nxpddc))#整个网络的核度 nxks = nx.core_number(G) max_id = max(nxks, key=nxks.get) print("整个网络的核度为:{},获取核度最大的节点标签为:{}".format(nxks, max_id))#输出整个网络的网络密度 nxd = nx.density(G) print("整个网络的网络密度".format(nxd))#输出整个网络的度中心性 nxdcr = nx.degree_centrality(G) print("整个网络的度中心性:{}".format(nxdcr))#整个网络的节点介数(中心性) nxbcc = nx.betweenness_centrality(G) print("整个网络的节点介数分别为(中心性):{}".format(nxbcc))#整个网络的边介数(中心性) nxecc = nx.edge_betweenness_centrality(G) print("整个网络的边介数分别为(中心性):{}".format(nxecc))#整个网络的接近度中心性 nxccc = nx.closeness_centrality(G) print("整个网络的接近度中心性:{}".format(nxccc))#整个网络的特征向量中心性 nxevcc = nx.eigenvector_centrality(G) print("整个网络的特征向量中心性:{}".format(nxevcc))
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