networkx中点强度计算代码

在 NetworkX 中，可以使用 `degree()` 方法来计算节点的度数（即连接到该节点的边的数量），从而得到节点的强度。以下是一个示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个图
G = nx.Graph()

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

# 计算节点的度数
degrees = G.degree()

# 打印节点的度数
for node, degree in degrees:
    print(f"Node {node} has degree {degree}")

这段代码中，我们首先创建了一个简单的图 `G`，然后使用 `add_edges_from()` 方法添加了一些节点和边。接下来，我们使用 `degree()` 方法计算了每个节点的度数，并将结果存储在 `degrees` 变量中。最后，我们遍历 `degrees` 变量，并打印出每个节点的度数。

注意：`degree()` 方法默认使用无向图来计算节点的度数。如果你的图是有向图，可以使用 `in_degree()` 方法计算入度，使用 `out_degree()` 方法计算出度。

相关问题

networkx中加权介数计算代码

在 NetworkX 中，可以使用 `networkx.algorithms.centrality.betweenness_centrality` 函数来计算加权介数。下面是一个示例代码：

import networkx as nx

# 创建带权重的有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('A', 'B', weight=0.5)
G.add_edge('B', 'C', weight=0.2)
G.add_edge('C', 'D', weight=0.8)
G.add_edge('D', 'A', weight=0.3)

# 计算加权介数
betweenness = nx.betweenness_centrality(G, weight='weight')

# 打印结果
for node, value in betweenness.items():
    print(f'节点 {node} 的加权介数为: {value}')

在示例中，我们首先创建了一个带有权重的有向图 `G`，然后使用 `nx.betweenness_centrality` 函数计算了加权介数，并将结果打印输出。请注意，在计算加权介数时，我们需要通过 `weight` 参数指定边的权重属性名称。

计算节点平均度代码Networkx

使用 Networkx 库可以更方便地计算节点平均度。以下是一个使用 Networkx 计算节点平均度的 Python 代码示例：

import networkx as nx

# 构建一个简单图形
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 0)])

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

print("节点平均度为：", avg_degree)

该代码首先使用 Networkx 构建了一个简单图形，然后使用 `G.degree()` 函数计算每个节点的度数，并将其转换为字典。最后，计算节点平均度并输出结果。