复杂网络代码python

当涉及到复杂网络的代码编写时，你可能需要使用一些网络库和算法来处理和分析网络数据。以下是一个使用 Python 的示例代码，用于构建和分析复杂网络：

import networkx as nx

# 创建一个空的无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_node(3)

# 添加边
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(3, 1)

# 访问节点和边
print("图中的节点：", G.nodes())
print("图中的边：", G.edges())

# 计算节点的度
print("节点1的度：", G.degree(1))
print("节点2的度：", G.degree(2))

# 计算图的直径
diameter = nx.diameter(G)
print("图的直径：", diameter)

# 计算图的平均聚类系数
avg_clustering = nx.average_clustering(G)
print("图的平均聚类系数：", avg_clustering)

在这个示例中，我们使用了 NetworkX 库来创建一个简单的无向图。我们添加了三个节点和三条边，并演示了如何访问节点和边，计算节点的度，以及计算图的直径和平均聚类系数等网络特征。

当然，这只是一个简单的示例，复杂网络的处理可能会涉及更多的功能和算法。你可以根据具体的需求使用不同的库和算法来处理和分析复杂网络。