给定几个不同的真实网络，分布计算每个节点的k-壳分解，特征向量中心性，PageRank中心性，LeaderRank中心性，python

在Python中可以使用networkx库来计算这些中心性指标和k-壳分解。

首先，我们需要导入所需的库：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用networkx中的不同函数来创建不同的图形。例如，创建一个随机图：

G = nx.erdos_renyi_graph(20, 0.2)

接下来，我们可以使用networkx库中的函数来计算这些中心性指标和k-壳分解。使用`nx.shell_index`函数来获得每个节点的k-壳分解：

k_shell = nx.shell_index(G)

使用`nx.eigenvector_centrality`函数来计算特征向量中心性：

eigenvector_centrality = nx.eigenvector_centrality(G)

使用`nx.pagerank`函数来计算PageRank中心性：

pagerank_centrality = nx.pagerank(G)

使用`nx.leader_rank`函数来计算LeaderRank中心性：

leader_rank_centrality = nx.algorithms.link_analysis.pagerank_alg.leader_rank(G)

最后，我们可以使用Matplotlib库来可视化网络：

nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

完整代码示例：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建随机图
G = nx.erdos_renyi_graph(20, 0.2)

# 计算k-壳分解
k_shell = nx.shell_index(G)

# 计算特征向量中心性
eigenvector_centrality = nx.eigenvector_centrality(G)

# 计算PageRank中心性
pagerank_centrality = nx.pagerank(G)

# 计算LeaderRank中心性
leader_rank_centrality = nx.algorithms.link_analysis.pagerank_alg.leader_rank(G)

# 可视化网络
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

注意：这些指标的计算可能需要一些时间，取决于网络的大小和密度。