python输出文本复杂网络节点度分布，并进行可视化

好的，可以使用Python中的networkx和matplotlib库来实现。下面是一个示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个复杂网络
G = nx.powerlaw_cluster_graph(100, 1, 0.1)

# 计算节点的度分布
degree_sequence = sorted([d for n, d in G.degree()], reverse=True)
degree_count = {}
for degree in degree_sequence:
    degree_count[degree] = degree_count.get(degree, 0) + 1

# 输出节点的度分布
for degree, count in degree_count.items():
    print(f"Degree {degree}: {count} nodes")

# 可视化节点的度分布
plt.loglog(degree_sequence, "b-", marker="o")
plt.title("Degree distribution")
plt.xlabel("Degree")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

这段代码创建了一个包含100个节点的复杂网络，并计算了每个节点的度分布。最后，使用matplotlib库绘制了节点的度分布图。希望这能对你有帮助！

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Python 实现文本共现网络分析

在Python中，文本共现网络（Co-occurrence Network）通常用于词频统计和探索词语之间的关联性，比如通过Word2Vec、TF-IDF等技术。以下是使用Python实现此类分析的一般步骤：

1. **数据预处理**：
- 文本清洗：去除标点、停用词、数字和特殊字符。
- 分词：将文本切分为单词或词语。

2. **构建共现矩阵**：
- 使用`collections.Counter`或`sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer`计算每个词汇在文档集合中的频率或TF-IDF值。
- 将高频词语配对形成共现对，并统计它们在同一上下文中的出现次数。

3. **创建网络结构**：
- 选择一个阈值，只保留共现次数超过该阈值的词语作为节点，形成无向图或有向图。
- 根据共现频率建立边（邻接矩阵），表示词语之间的联系。

4. **可视化网络**：
- 使用如`networkx`库绘制图形，可以查看词语之间的关联程度。

5. **分析网络特征**：
- 计算中心度指标（如度、 closeness centrality 或 pagerank）来评估词语的重要性。
- 发现群组或社区，使用如`community`包执行社区检测。

import nltk
from collections import Counter
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import networkx as nx

# 示例代码片段
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(nltk.corpus.stopwords.words('english'))

def create_coocurrence_graph(texts):
    vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)
    cooccurrence_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)

    # 可视化前N个最常见的词语及其共现
    top_n = 10
    graph = nx.from_numpy_array(cooccurrence_matrix.toarray()[:top_n, :top_n])
    
    return graph

texts = ["这是第一个句子", "这是第二个句子"]
graph = create_coocurrence_graph(texts)

comfyui文本输出的节点

### ComfyUI 中文本输出节点的使用方法

在ComfyUI环境中，处理和展示文本信息通常依赖于特定类型的节点。对于希望实现文本输出的需求，可以利用`Text Output Node`来完成这一操作[^1]。

具体而言，在工作流编辑界面中找到并拖拽`Text Output Node`至画布上。该节点具备接收来自上游节点传递过来的数据的能力，并能够将其转换成可视化的文本形式呈现给用户。如果需要将其他类型数据（比如图像特征描述等）转化为文本显示，则可以在相应前置处理节点处通过右键菜单选项中的“选择输入->转为文本输入”，确保数据以适合的形式传入到`Text Output Node`中。

# 假设这是Python风格伪代码表示如何配置节点连接关系
text_output_node = workflow.add_node('TextOutput')
previous_processing_node.set_text_output(text_output_node)

当涉及到更复杂的场景时，还可以借助`Primitive元节点`作为中介来进行不同类型之间的转换适配，从而让更多的节点支持向`Text Output Node`提供所需格式的内容。