networkx求条件概率
时间: 2023-03-24 19:01:50 浏览: 78
networkx 是一个 Python 的图形库,用于创建、操作和分析各种类型的图形结构,包括无向图、有向图和多重图。以下是 networkx 中计算图形结构的一些常见方法和概率:
1. 度数分布:degree_histogram(graph),返回一个字典,其中键为度数,值为该度数的节点数。
2. 度中心性:degree_centrality(graph),返回一个字典,其中键为节点,值为该节点的度中心性。
3. 紧密度:closeness_centrality(graph),返回一个字典,其中键为节点,值为该节点的紧密度中心性。
4. 介数中心性:betweenness_centrality(graph),返回一个字典,其中键为节点,值为该节点的介数中心性。
5. PageRank:pagerank(graph),返回一个字典,其中键为节点,值为该节点的 PageRank 值。
6. 聚类系数:clustering(graph),返回一个字典,其中键为节点,值为该节点的聚类系数。
7. 小世界性:small_worldness(graph),返回图的小世界性,一个介于 0 和 1 之间的值,越接近 1,图越有小世界性。
这些方法可以帮助我们更好地理解和分析我们所处理的图形结构,也可以帮助我们优化图形算法和应用程序。
相关问题
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:
```python
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。
networkx求网络的聚类系数
聚类系数可以使用networkx库中的cluster函数来计算,它需要一个networkx图形对象作为输入参数。示例代码如下:
import networkx as nx
# 构建图形
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 1), (3, 5)])
# 计算聚类系数
result = nx.cluster.clustering(G)
print(result)
输出结果为:
{1: 0.3333333333333333, 2: 1.0, 3: 0.3333333333333333, 4: 0.3333333333333333, 5: 0}