networkx求网络的余平均度

网络的余平均度可以通过以下公式计算：average_neighbor_degree = sum(degree(v)/ (len(neighbors(v)) - 1) for v in graph) / len(graph)，其中 degree(v) 是节点 v 的度数，neighbors(v) 是 v 的所有邻居节点集合，len(neighbors(v))-1 表示去除 v 自身后与 v 相邻的节点数。因此，可以使用 NetworkX 库中的函数计算余平均度，代码示例如下：

import networkx as nx

# 构造一个图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4)])

# 计算余平均度
average_neighbor_degree = nx.algorithms.average_neighbor_degree(G)
print(average_neighbor_degree)

该代码的输出结果为一个字典，其中键为节点编号，值为对应节点的余平均度。

相关问题

使用networkx计算网络的平均度

可以使用networkx中的degree函数计算每个节点的度数，然后将所有节点的度数相加并除以节点数，即可得到网络的平均度。以下是使用networkx计算网络的平均度的代码：

import networkx as nx

G = nx.Graph()   # 创建一个空图
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4)])   # 添加边

avg_degree = sum(dict(G.degree()).values()) / len(G)   # 计算平均度

print("网络的平均度为：", avg_degree)

输出：

网络的平均度为： 2.0

注意：以上代码中，我只是在模拟一个简单的网络，你可以根据需要修改代码来处理实际问题。

networkx求网络平均聚类系数

您好！要使用NetworkX计算网络平均聚类系数，可以使用networkx.average_clustering函数。示例代码如下：

import networkx as nx

# 创建一个无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 6)])

# 计算网络平均聚类系数
avg_cc = nx.average_clustering(G)

print("网络平均聚类系数：", avg_cc)

输出结果为：

网络平均聚类系数： 0.6388888888888888

请注意，此函数仅适用于无向图。如果您的图是有向的，则可以使用networkx.average_clustering函数的“count_zeros”参数来指定是否计算零度节点的聚类系数。