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。

相关问题

用python，生成N=1000，m=3的BA网络，求平均路径长度、平均聚类系数、统计度分布

好的，我明白了。回答您的第一个问题：

生成N=1000，m=3的BA网络的python代码如下：

import networkx as nx

N = 1000
m = 3

G = nx.barabasi_albert_graph(N, m)

其中，使用了networkx库中的barabasi_albert_graph函数来生成BA网络。

统计度分布可以使用以下代码实现：

import collections

degree_sequence = sorted([d for n, d in G.degree()], reverse=True)
degree_count = collections.Counter(degree_sequence)
degree, count = zip(*degree_count.items())

平均路径长度可以使用以下代码实现：

avg_path_length = nx.average_shortest_path_length(G)

平均聚类系数可以使用以下代码实现：

avg_clustering = nx.average_clustering(G)

以上是答案的代码实现，如果您有任何问题或疑惑，请随时提出。

Networkx计算最大节点中心度，节点评论度，最大子成分节点规模，网络子成分数目，网络密度，网络聚类系数，网络平均路径长度，网络中心性的代码

以下是使用 Networkx 计算最大节点中心度、节点评论度、最大子成分节点规模、网络子成分数目、网络密度、网络聚类系数、网络平均路径长度、网络中心性的代码：

import networkx as nx

# 构建一个无向图
G = nx.Graph()

# 添加边
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(1, 4)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(3, 4)

# 计算最大节点中心度
max_node_cen = max(nx.degree_centrality(G).values())
print(f"最大节点中心度: {max_node_cen}")

# 计算节点评论度
node_com_deg = nx.communicability_betweenness_centrality(G)
print(f"节点评论度: {node_com_deg}")

# 计算最大子成分节点规模
max_subgraph = max(nx.connected_components(G), key=len)
print(f"最大子成分节点规模: {len(max_subgraph)}")

# 计算网络子成分数目
subgraph_num = nx.number_connected_components(G)
print(f"网络子成分数目: {subgraph_num}")

# 计算网络密度
density = nx.density(G)
print(f"网络密度: {density}")

# 计算网络聚类系数
clustering_coefficient = nx.average_clustering(G)
print(f"网络聚类系数: {clustering_coefficient}")

# 计算网络平均路径长度
avg_path_len = nx.average_shortest_path_length(G)
print(f"网络平均路径长度: {avg_path_len}")

# 计算网络中心性
centrality = nx.eigenvector_centrality(G)
print(f"网络中心性: {centrality}")

注意：以上代码中的图是手动构造的，实际使用中需要根据具体数据进行构建。