利用python来求解网络的平均路径长度和聚类系数

利用python来求解网络的平均路径长度和聚类系数

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Aug 19 13:14:12 2019@author: Administrator
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"""
Created on Sun Jun 16 20:13:42 2019@author: Administrator
""""""这个函数的作用是将一个矩阵给转换成一个图，
矩阵以多维列表的形式存在，即列表的列表
此处的转换是针对无向图根据邻接矩阵得到图之后，我们就可以调用networkx
里面的各种函数来分析图的性质，比如度分布，
平均路径程度，聚类系数等一系列图的拓扑性质"""import networkx as nxdef matrix_to_graph():G = nx.Graph()filestr = ""with open("result.txt") as files:for line in files:# print(line)filestr += line.strip()# print(filestr)#将字符串转换成列表matrix = eval(filestr)nodes = range(len(matrix))G.add_nodes_from(nodes)for i in range(len(matrix)):for j in range(len(matrix)):if(matrix[i][j] == 1):G.add_edge(i, j)position = nx.circular_layout(G)nx.draw_networkx_nodes(G,position, nodelist=nodes, node_color="r")nx.draw_networkx_edges(G,position)nx.draw_networkx_labels(G,position)#print(nx.to_numpy_matrix(G))# print(G.degree()) #节点的度
# print(nx.clustering(G))#节点的聚类系数print(nx.average_clustering(G))#整个图的聚集系数print("---------------------------------------")print(nx.average_shortest_path_length(G))#图的平均路径长度# print(nx.number_connected_components(G))#图的连通分支# print(nx.to_numpy_matrix(G))matrix_to_graph()

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