实现随机网络，展示网络图，并计算平均路径长度和聚类系数。

好的，下面是实现随机网络的Python代码和计算平均路径长度和聚类系数的方法：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 创建一个有n个节点的随机网络
def create_random_network(n, p):
    G = nx.Graph()  # 创建一个空的无向图
    for i in range(n):
        for j in range(i + 1, n):
            if random.random() < p:
                G.add_edge(i, j)  # 添加一条边
    return G

# 绘制网络图
def draw_network(G):
    nx.draw(G, with_labels=True)
    plt.show()

# 计算平均路径长度
def calc_average_shortest_path_length(G):
    return nx.average_shortest_path_length(G)

# 计算聚类系数
def calc_cluster_coefficient(G):
    return nx.average_clustering(G)

# 测试
if __name__ == '__main__':
    n = 20  # 节点数
    p = 0.2  # 每对节点之间连边的概率
    G = create_random_network(n, p)
    draw_network(G)
    print('平均路径长度：', calc_average_shortest_path_length(G))
    print('聚类系数：', calc_cluster_coefficient(G))

解释一下代码：

- `create_random_network(n, p)` 函数用于创建一个有 `n` 个节点的随机网络，其中每对节点之间以 `p` 的概率连边；
- `draw_network(G)` 函数用于绘制网络图；
- `calc_average_shortest_path_length(G)` 函数用于计算网络 `G` 的平均路径长度；
- `calc_cluster_coefficient(G)` 函数用于计算网络 `G` 的聚类系数；
- 在 `if __name__ == '__main__':` 中，我们先创建一个有 20 个节点的随机网络，并绘制出其网络图；然后分别计算该网络的平均路径长度和聚类系数。

希望这个代码可以帮到你。