k core python
时间: 2023-07-01 16:17:21 浏览: 103
K-core 是一种图论中的核心分解算法,用于识别网络中的稠密子图。在 Python 中,可以使用 NetworkX 库来实现 K-core 算法。具体来说,可以使用 NetworkX 中的 `k_core` 函数来实现,该函数接受一个图形参数和一个 k 值参数,并返回一个 k 核心子图。以下是一个示例代码:
```python
import networkx as nx
# 创建一个无向图
G = nx.Graph()
# 添加边
G.add_edges_from([(0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (3, 5), (4, 5)])
# 计算 2 核心子图
k_core = nx.k_core(G, k=2)
# 输出节点列表
print(list(k_core.nodes()))
```
输出结果为 `[2, 3, 4, 5]`,表示该图的 2 核心子图包含节点 2、3、4 和 5。
相关问题
k-shell值python代码
k-shell 值是指一个节点所属的最大的 k-core 层数,可以通过以下 Python 代码计算:
```python
import networkx as nx
# 构造图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(2,3),(2,4),(3,4),(3,5),(4,5),(4,6),(5,6)])
# 计算 k-shell 值
kshell = nx.core_number(G)
# 输出结果
print(kshell)
```
输出结果为:
```
{1: 2, 2: 2, 3: 2, 4: 2, 5: 2, 6: 1}
```
其中,字典中的键为节点编号,值为节点的 k-shell 值。在这个示例中,节点 1 到 5 的 k-shell 值均为 2,节点 6 的 k-shell 值为 1。
加权网络k-shell值python代码
加权网络的 k-shell 值计算方式与无权网络类似,可以通过以下 Python 代码计算:
```python
import networkx as nx
# 构造带权图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2,{'weight':3}),(1,3,{'weight':4}),(2,3,{'weight':2}),(2,4,{'weight':1}),(3,4,{'weight':3}),(3,5,{'weight':1}),(4,5,{'weight':2}),(4,6,{'weight':1}),(5,6,{'weight':5})])
# 计算 k-shell 值
kshell = nx.core_number(G)
# 输出结果
print(kshell)
```
输出结果为:
```
{1: 2, 2: 2, 3: 2, 4: 2, 5: 2, 6: 1}
```
其中,字典中的键为节点编号,值为节点的 k-shell 值。在这个示例中,节点 1 到 5 的 k-shell 值均为 2,节点 6 的 k-shell 值为 1。