title_lengths = [len(row[2]) for row in rows] average_title_length = sum(title_lengths) / len(title_lengths) print(f"平均新闻标题长度：{average_title_length:.2f}") ZeroDivisionError: division by zero

这个错误是因为列表 `title_lengths` 是空的，也就是没有任何元素。因此在计算平均值时，出现了除以 0 的情况，导致了 `ZeroDivisionError` 错误。你需要检查一下代码中的 `rows` 变量是否正确地获取到了数据，并且数据中是否包含有效的新闻标题。如果数据中没有新闻标题，那么你需要对这种情况进行特殊处理，比如跳过计算平均值的步骤。

相关问题

average_title_length = sum(title_lengths) / len(title_lengths) ZeroDivisionError: division by zero

这个错误通常意味着在计算平均值时，尝试除以一个空列表。这可能是因为你的 `title_lengths` 列表在某些情况下为空。你可以在除法之前添加一些条件来检查列表是否为空，例如：

if title_lengths:
    average_title_length = sum(title_lengths) / len(title_lengths)
else:
    average_title_length = 0

这将在列表非空时计算平均值，否则将 `average_title_length` 设置为0。

解读代码：avg_shortest_path_lengths = {} for node in G.nodes: lengths = nx.single_source_shortest_path_length(G, node) total_length = sum(lengths.values()) avg_shortest_path_length = total_length / len(lengths) avg_shortest_path_lengths[node] = avg_shortest_path_length sorted_keys = sorted(avg_shortest_path_lengths.keys())

这段代码是用于计算图 G 中每个节点的平均最短路径长度，并按照节点名称进行排序。具体实现步骤如下：

1. 首先定义一个空字典 avg_shortest_path_lengths，用于存储每个节点的平均最短路径长度。

2. 然后遍历图 G 中的每个节点，使用 networkx 库中的 single_source_shortest_path_length 方法来计算以该节点为起点的最短路径长度，并将其存储在 lengths 字典中。

3. 计算 lengths 字典中所有值的总和 total_length，并计算出以该节点为起点的平均最短路径长度 avg_shortest_path_length。

4. 将该节点和其对应的平均最短路径长度存储在 avg_shortest_path_lengths 字典中。

5. 遍历完所有节点后，按照节点名称进行排序，将排序后的节点名称存储在 sorted_keys 列表中。

6. 最终得到了每个节点的平均最短路径长度，并按照节点名称进行了排序。