python如何计算两个节点的Total Neighbors
时间: 2023-02-08 20:16:55 浏览: 176
计算两个节点的 "Total Neighbors" 也就是两个节点共同的邻居节点数,可以使用 Python 中的集合运算。
首先需要将两个节点的邻居节点存储在两个集合中。例如:
```
node1_neighbors = {1, 2, 3, 4}
node2_neighbors = {3, 4, 5, 6}
```
然后使用集合的交集运算,例如 `node1_neighbors & node2_neighbors`,即可得到两个节点共同的邻居节点。
最后使用 len()函数求长度
```
total_neighbors = len(node1_neighbors & node2_neighbors)
```
其中 total_neighbors 即为两个节点的 "Total Neighbors"。
可以写一个函数来方便计算
```
def count_common_neighbors(node1_neighbors,node2_neighbors):
return len(node1_neighbors & node2_neighbors)
```
举个例子
```
node1_neighbors = {1, 2, 3, 4}
node2_neighbors = {3, 4, 5, 6}
print(count_common_neighbors(node1_neighbors,node2_neighbors))
```
输出
```
2
```
相关问题
python如何计算网络中两个节点的Total Neighbors
计算网络中两个节点的Total Neighbors可以使用python中的networkx库。
首先,我们需要导入networkx库,并创建一个图对象:
```python
import networkx as nx
G = nx.Graph()
```
然后,我们可以使用add_edge方法向图对象中添加边:
```python
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 4)
G.add_edge(3, 4)
```
现在,我们可以使用networkx库中的common_neighbors方法计算两个节点之间的共同邻居:
```python
node1 = 1
node2 = 4
common_neighbors = list(nx.common_neighbors(G, node1, node2))
```
最后,我们可以计算两个节点的Total Neighbors,即这两个节点的所有邻居的数量:
```python
total_neighbors = len(set(G.neighbors(node1)) | set(G.neighbors(node2)))
```
其中,set(G.neighbors(node1)) | set(G.neighbors(node2))表示两个节点的邻居集合的并集,使用set去重之后计算集合的长度即为Total Neighbors。
完整的代码如下:
```python
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 4)
G.add_edge(3, 4)
node1 = 1
node2 = 4
common_neighbors = list(nx.common_neighbors(G, node1, node2))
total_neighbors = len(set(G.neighbors(node1)) | set(G.neighbors(node2)))
print(common_neighbors)
print(total_neighbors)
```
BA无标度网络模型的python生成
以下是一个简单的Python程序,用于生成BA无标度网络模型:
```python
import networkx as nx
import random
def generate_ba_network(num_nodes, num_edges_to_attach):
# 创建初始图,包含 m 个节点
ba_network = nx.complete_graph(num_edges_to_attach)
# 添加剩余的节点
for i in range(num_edges_to_attach, num_nodes):
# 计算每个节点的度数
degrees = [ba_network.degree(node) for node in ba_network.nodes()]
total_degree = sum(degrees)
# 为新节点随机选择 m 个邻居节点
neighbors = random.choices(list(ba_network.nodes()), weights=degrees, k=num_edges_to_attach)
# 将新节点和选中的邻居节点连接
ba_network.add_node(i)
for neighbor in neighbors:
ba_network.add_edge(i, neighbor)
return ba_network
```
这个程序使用了networkx库来生成BA无标度网络模型。它接受两个参数:num_nodes表示要生成的节点数,num_edges_to_attach表示每个新增节点要连结的邻居节点数。程序首先创建一个包含num_edges_to_attach个节点的完全图作为初始图,然后逐步添加剩余的节点,并将它们连接到现有节点中。在连接每个新节点时,程序会计算每个现有节点的度数,并根据度数分布随机选择num_edges_to_attach个邻居节点。最后,程序返回完整的BA无标度网络模型。
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