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
时间: 2024-03-17 17:46:15 浏览: 24
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:
```python
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。