复杂网络中所有节点接近中心性的平均值python代码

可以使用 `networkx` 库来计算复杂网络中节点的接近中心性（closeness centrality），并计算所有节点的接近中心性的平均值。

以下是示例代码：

import networkx as nx

# 构造一个复杂网络
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 6)])

# 计算所有节点的接近中心性
closeness = nx.closeness_centrality(G)

# 计算所有节点的接近中心性的平均值
avg_closeness = sum(closeness.values()) / len(closeness)

print("所有节点的接近中心性：", closeness)
print("所有节点的接近中心性的平均值：", avg_closeness)

在上面的代码中，我们首先构造了一个复杂网络 `G`，然后使用 `nx.closeness_centrality()` 函数计算了网络中所有节点的接近中心性。最后，我们计算了所有节点的接近中心性的平均值，并打印出结果。

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用python算网络中所有节点的聚类系数的平均值

在Python中，可以使用networkx库计算网络中所有节点的聚类系数的平均值。以下是一个示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个无向图
G = nx.Graph()

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

# 计算网络中所有节点的聚类系数
clustering = nx.clustering(G)

# 计算平均聚类系数
avg_clustering = sum(clustering.values()) / len(clustering)

print("平均聚类系数为：", avg_clustering)

在上述代码中，我们创建了一个无向图，并添加了一些节点和边。然后，我们使用`nx.clustering`函数计算网络中所有节点的聚类系数，并使用简单的平均计算方法计算平均聚类系数。最后，我们将计算结果打印出来。

复杂网络中节点鲁棒性代码实现

复杂网络中节点鲁棒性的代码实现涉及到对网络拓扑结构的分析和节点的度分布进行计算。下面是一个示例代码，用于计算复杂网络中每个节点的度分布并评估节点的鲁棒性。

import networkx as nx
import numpy as np

# 创建一个复杂网络
G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000, 3)

# 计算每个节点的度分布
degree_sequence = [d for n, d in G.degree()]

# 计算节点的鲁棒性指标
def compute_robustness(degree_sequence):
    # 计算节点度的平均值
    mean_degree = np.mean(degree_sequence)

    # 计算节点度的标准差
    std_degree = np.std(degree_sequence)

    # 计算节点度的最大值
    max_degree = np.max(degree_sequence)

    # 计算节点度的最小值
    min_degree = np.min(degree_sequence)

    # 计算网络的鲁棒性指标
    robustness = (mean_degree - std_degree) / (max_degree - min_degree)

    return robustness

# 计算网络的鲁棒性指标
network_robustness = compute_robustness(degree_sequence)
print("网络的鲁棒性指标：", network_robustness)

在这个示例中，我们使用了NetworkX库来创建一个包含1000个节点的复杂网络。然后，我们计算了每个节点的度分布，并定义了一个函数`compute_robustness`来计算节点的鲁棒性指标。最后，我们通过调用该函数来计算整个网络的鲁棒性指标。

请注意，这只是一个简单的示例代码，用于演示计算节点鲁棒性的方法。在实际应用中，可能需要考虑更多的网络属性和指标，以更准确地评估节点的鲁棒性。