networkx degree的计算

在使用networkx进行图分析时，可以使用degree()函数来计算节点的度数（即连接该节点的边数）。下面是一个简单的例子：

import networkx as nx

# 创建一个简单图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2), (1,3), (2,3), (3,4), (4,5)])

# 计算节点的度数
deg = dict(G.degree())

# 输出结果
print(deg)

输出结果为：

{1: 2, 2: 2, 3: 3, 4: 2, 5: 1}

其中，字典deg的键为节点编号，值为节点的度数。在上面的例子中，节点1和节点2的度数都是2，节点3的度数是3，节点4的度数是2，节点5的度数是1。

相关问题

networkx中点强度计算代码

在 NetworkX 中，可以使用 `degree()` 方法来计算节点的度数（即连接到该节点的边的数量），从而得到节点的强度。以下是一个示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个图
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4)])

# 计算节点的度数
degrees = G.degree()

# 打印节点的度数
for node, degree in degrees:
    print(f"Node {node} has degree {degree}")

这段代码中，我们首先创建了一个简单的图 `G`，然后使用 `add_edges_from()` 方法添加了一些节点和边。接下来，我们使用 `degree()` 方法计算了每个节点的度数，并将结果存储在 `degrees` 变量中。最后，我们遍历 `degrees` 变量，并打印出每个节点的度数。

注意：`degree()` 方法默认使用无向图来计算节点的度数。如果你的图是有向图，可以使用 `in_degree()` 方法计算入度，使用 `out_degree()` 方法计算出度。

python使用networkx计算度分布

使用Python中的networkx库可以计算图的度分布。具体步骤如下：
1. 创建一个图对象，例如G = nx.Graph()。
2. 添加节点和边，例如G.add_nodes_from([1,2,3,4])和G.add_edges_from([(1,2),(2,3),(2,4),(3,4)])。
3. 计算节点的度，例如d = nx.degree(G)。
4. 计算平均度，例如d = dict(nx.degree(G))和print("平均度为：", sum(d.values())/len(G.nodes))。
5. 计算度分布，例如nx.degree_histogram(G)。
6. 绘制度分布直方图，例如使用matplotlib库绘制。