python输出文本复杂网络节点度分布，并进行可视化

可以使用Python的networkx库来输出复杂网络节点度分布并进行可视化。以下是示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个随机图
G = nx.gnp_random_graph(20, 0.5)

# 输出节点度分布
degree_sequence = sorted([d for n, d in G.degree()], reverse=True)
print("节点度分布：", degree_sequence)

# 绘制网络图
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()

这段代码会输出节点度分布并绘制一个随机网络图。你可以根据自己的需求修改代码来适应不同的网络数据。

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使用python 分析红楼梦里的人物关系并可视化

分析红楼梦里的人物关系可以使用Python中的文本分析工具NLTK和网络分析工具NetworkX。首先，需要将红楼梦文本导入Python中。可以使用Python的文件读取函数打开红楼梦的文本文件，然后读取其中的内容。

with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

接下来，需要对文本进行预处理，例如去除停用词、标点符号和数字等。可以使用NLTK库中的分词器和停用词列表完成这些操作。

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 下载停用词列表
nltk.download('stopwords')

# 加载停用词列表
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))

# 分词
words = word_tokenize(text)

# 去除停用词和标点符号
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words and word.isalpha()]

接下来，需要识别人物名称并构建人物关系网络。可以使用正则表达式匹配人物名称，然后使用NetworkX库构建人物关系图。

import re
import networkx as nx

# 构建人物名称列表
names = []
for word in filtered_words:
    if re.match('[\u4e00-\u9fa5]{2,}', word):
        names.append(word)

# 构建人物关系图
G = nx.Graph()
for i in range(len(names)):
    for j in range(i+1, len(names)):
        if names[i] in text and names[j] in text and text.index(names[i]) < text.index(names[j]):
            if G.has_edge(names[i], names[j]):
                G[names[i]][names[j]]['weight'] += 1
            else:
                G.add_edge(names[i], names[j], weight=1)

最后，可以使用NetworkX提供的可视化函数将人物关系图可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置节点大小和标签字体
node_size = [G.degree(n) * 10 for n in G.nodes()]
font_size = 10

# 设置布局算法
pos = nx.spring_layout(G, k=0.5)

# 绘制节点和边
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=node_size, node_color='lightblue')
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1, alpha=0.5)

# 绘制节点标签
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=font_size, font_family='SimHei')

plt.axis('off')
plt.show()

运行以上代码，就可以得到红楼梦中人物关系的可视化图形。可以通过调整节点大小、布局算法等参数来改变图形的外观。

ubuntu用python spark jupyter可视化

Ubuntu是一种常用的操作系统，而Python是一种强大的编程语言，Spark是一种用于大数据处理的开源框架，而Jupyter则是一个流行的交互式笔记本工具。在Ubuntu中，我们可以使用Python编写代码，并结合Spark进行大数据处理，同时使用Jupyter作为开发环境进行交互式开发和可视化。

使用Python和Spark可以进行各种数据处理和分析任务。Spark提供了丰富的API和算法，可以处理包括结构化数据、文本数据、图形数据等各种类型的大数据。同时，Spark还支持分布式计算，可以在多个计算节点上高效地运行，以加快处理速度。在Ubuntu中，我们可以安装Spark，并使用Python编写Spark应用程序。

而Jupyter是一个非常方便的交互式开发工具，它允许我们将代码和文档组合在一起，可以实时运行代码并查看结果，非常适合进行数据分析和可视化。在Ubuntu中，我们可以通过安装Anaconda来获取Jupyter。安装完成后，我们可以轻松地创建一个Jupyter笔记本，并在其中使用Spark和Python进行数据处理和可视化。

使用Jupyter进行可视化可以让我们更方便地展示和分析数据。Jupyter提供了丰富的可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，可以绘制各种图表，如散点图、折线图、柱状图等。我们可以在Jupyter笔记本中调用这些可视化库，并将数据进行可视化展示，从而更好地理解和分析数据。

总之，通过在Ubuntu中结合使用Python、Spark和Jupyter，我们可以进行高效的大数据处理和可视化分析，这对于数据科学家和数据分析师来说是非常有价值的。