用matlab读取一个无向有权网络的csv文件,绘制其度分布图的代码
时间: 2024-05-14 08:17:11 浏览: 16
以下是读取无向有权网络csv文件并绘制度分布图的Matlab代码:
```matlab
% 读取csv文件
data = csvread('network.csv');
% 构建邻接矩阵
n = max(max(data(:,1)), max(data(:,2)));
adjMatrix = zeros(n, n);
for i = 1:size(data, 1)
adjMatrix(data(i,1), data(i,2)) = data(i,3);
adjMatrix(data(i,2), data(i,1)) = data(i,3);
end
% 计算每个节点的度
degrees = sum(adjMatrix, 2);
% 绘制度分布图
histogram(degrees, 'BinMethod', 'integers');
xlabel('Degree');
ylabel('Frequency');
```
其中,`network.csv`是无向有权网络的CSV文件,第一列和第二列分别是网络中两个节点的编号,第三列是它们之间的权重。
代码中,我们首先读取CSV文件,并构建邻接矩阵。然后计算每个节点的度,并使用Matlab内置函数`histogram`绘制度分布图。`'BinMethod', 'integers'`参数指定了直方图的横坐标为整数。
相关问题
用matlab读取一个无向有权网络的csv文件,绘制其度分布图的代码,避免出现节点度数为零的情况
您好,以下是用MATLAB读取无向有权网络的CSV文件,并绘制度分布图的代码:
```
% 读取CSV文件
data = csvread('network.csv');
% 获取节点数量
num_nodes = max(max(data(:,1)), max(data(:,2)));
% 构造邻接矩阵
adj_matrix = zeros(num_nodes);
for i = 1:size(data, 1)
node_i = data(i, 1);
node_j = data(i, 2);
weight = data(i, 3);
adj_matrix(node_i, node_j) = weight;
adj_matrix(node_j, node_i) = weight; % 无向网络需要对称
end
% 计算节点度数
degrees = sum(adj_matrix, 2);
% 统计度数分布
degree_counts = histcounts(degrees);
% 绘制度分布图
bar(1:length(degree_counts), degree_counts);
xlabel('Degree');
ylabel('Count');
```
在构造邻接矩阵时,我们将无向网络的边权值保存在邻接矩阵中,并且使用了对称的方式。在统计度数分布时,使用`histcounts`函数来获取每个度数的节点数量。最后,使用`bar`函数绘制度分布图,其中横轴为度数,纵轴为节点数量。为避免出现节点度数为零的情况,我们可以通过将`bar`函数的第一个参数改为`1:length(degree_counts)`来实现。
用matlab读取一个无向有权网络的csv文件,节点的度为与节点连接的边的权重之和,绘制其度分布图的代码,避免出现节点度数为零的情况
以下是用matlab读取无向有权网络的csv文件,计算节点度数并绘制度分布图的代码:
```matlab
% 读取csv文件
data = csvread('network.csv');
% 获取节点数和边数
n = max(max(data(:,1)), max(data(:,2)));
m = size(data, 1);
% 计算每个节点的度数
deg = zeros(n, 1);
for i = 1:m
deg(data(i,1)) = deg(data(i,1)) + data(i,3);
deg(data(i,2)) = deg(data(i,2)) + data(i,3);
end
% 统计度数分布
max_deg = max(deg);
cnt = zeros(max_deg, 1);
for i = 1:max_deg
cnt(i) = sum(deg == i);
end
% 绘制度分布图
bar(1:max_deg, cnt);
xlabel('Degree');
ylabel('Count');
title('Degree Distribution');
```
其中,假设csv文件中每行分别表示一条边,第一列和第二列分别表示边的两个端点,第三列表示边的权重。代码中的`data`即为读取的csv文件数据,`n`和`m`分别为节点数和边数,`deg`为每个节点的度数。统计度数分布采用直方图的方式,`max_deg`为最大度数,`cnt`为每个度数出现的次数。最后使用`bar`函数绘制度分布图。在统计度数分布时,避免了节点度数为零的情况。