networkx 中心势计算_科学网—复杂网络分析库NetworkX学习笔记（2）：统计指标计算

无论是实际网络还是对模型网络进行分析，都离不开对网络拓扑统计指标的计算。反映网络结构与动力学特性的统计指标有很多，Costa等的Characterization of Complex Networks: A Survey of measurements一文对此有全面的综述，本文仅介绍一些常用的统计指标在NetworkX中如何计算。一、度、度分布NetworkX可以用来统计图中每个节点的度，并生成度分布序列。下边是一段示例代码(这段代码可以在Shell里一行一行的输入，也可以将其保存为一个以py结尾的纯文本文件后直接运行)，注意看注释部分：import networkx as nxG = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000,3) #生成一个n=1000，m=3的BA无标度网络print G.degree(0) #返回某个节点的度print G.degree() #返回所有节点的度print nx.degree_histogram(G) #返回图中所有节点的度分布序列(从1至最大度的出现频次)对上述结果稍作处理，就可以在Origin等软件里绘制度分布曲线了，当然也可以用matplotlib直接作图，在上述代码后接着输入：import matplotlib.pyplot as plt #导入科学绘图的matplotlib包degree = nx.degree_histogram(G) #返回图中所有节点的度分布序列x = range(len(degree)) #生成x轴序列，从1到最大度y = [z / float(sum(degree)) for z in degree]#将频次转换为频率，这用到Python的一个小技巧：列表内涵，Python的确很方便：)plt.loglog(x,y,color="blue",linewidth=2) #在双对数坐标轴上绘制度分布曲线plt.show() #显示图表二、群聚系数这个在NetworkX里实现起来很简单，只需要调用方法nx.average_clustering(G) 就可以完成平均群聚系数的计算，而调用nx.clustering(G) 则可以计算各个节点的群聚系数。三、直径和平均距离nx.diameter(G)返回图G的直径(最长最短路径的长度)，而nx.average_shortest_path_length(G)则返回图G所有节点间平均最短路径长度。四、匹配性这个也比较简单，调用 nx.degree_assortativity(G) 方法可以计算一个图的度匹配性。五、中心性这个我大部分不知道怎么翻译，直接上NX的帮助文档吧，需要计算哪方面的centrality自己从里边找：)Degree centrality measures.(点度中心性？)degree_centrality(G) Compute the degree centrality for nodes.in_degree_centrality(G) Compute the in-degree centrality for nodes.out_degree_centrality(G) Compute the out-degree centrality for nodes.Closeness centrality measures.(紧密中心性？)closeness_centrality(G[, v, weighted_edges]) Compute closeness centrality for nodes.Betweenness centrality measures.(介数中心性？)betweenness_centrality(G[, normalized, ...]) Compute betweenness centrality for nodes.edge_betweenness_centrality(G[, normalized, ...]) Compute betweenness centrality for edges.Current-flow closeness centrality measures.(流紧密中心性？)current_flow_closeness_centrality(G[, ...]) Compute current-flow closeness centrality for nodes.Current-Flow BetweennessCurrent-flow betweenness centrality measures.(流介数中心性？)current_flow_betweenness_centrality(G[, ...]) Compute current-flow betweenness centrality for nodes.edge_current_flow_betweenness_centrality(G) Compute current-flow betweenness centrality for edges.Eigenvector centrality.(特征向量中心性？)eigenvector_centrality(G[, max_iter, tol, ...]) Compute the eigenvector centrality for the graph G.eigenvector_centrality_numpy(G) Compute the eigenvector centrality for the graph G.Load centrality.(彻底晕菜~~~)load_centrality(G[, v, cutoff, normalized, ...]) Compute load centrality for nodes.edge_load(G[, nodes, cutoff]) Compute edge load.六、小结上边介绍的统计指标只是NetworkX能计算的指标中的一小部分内容，除此之外NetworkX还提供了很多(我还没有用到过的)统计指标计算方法，感兴趣的朋友可以去查NetworkX的在线帮助文档：http://networkx.lanl.gov/reference/index.html。对于加权图的统计指标计算，NetworkX似乎没有直接提供方法(也可能是我没找到)，估计需要自己动手编制一些程序来完成。

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