def read_graph(graph): # 读取图的邻接表或邻接矩阵 pass def degree_centrality(graph): # 存储每个节点的度中心性指标 centrality = {} # 遍历图中的每个节点 for node in graph: # 计算节点的度 degree = len(graph[node]) # 将节点的度存储在度中心性字典中 centrality[node] = degree # 遍历度中心性字典，计算每个节点的度中心性指标 n = len(graph) - 1 for node in centrality: centrality[node] /= n # 返回度中心性字典 return centrality怎么绘制度中心性图

可以使用 Python 的 matplotlib 库来绘制度中心性图。以下是一个绘制度中心性图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def draw_degree_centrality(centrality):
    # 获取节点和度中心性指标
    nodes = list(centrality.keys())
    values = list(centrality.values())

    # 绘制柱状图
    plt.bar(nodes, values)

    # 添加标题和标签
    plt.title('Degree Centrality')
    plt.xlabel('Nodes')
    plt.ylabel('Centrality')

    # 显示图形
    plt.show()

你可以将上面的代码添加到你的程序中，然后在调用 `degree_centrality` 函数后再调用 `draw_degree_centrality` 函数来绘制度中心性图。

相关问题

def read_graph(graph): # 读取图的邻接表或邻接矩阵 pass def degree_centrality(graph): # 存储每个节点的度中心性指标 centrality = {} # 遍历图中的每个节点 for node in graph: # 计算节点的度 degree = len(graph[node]) # 将节点的度存储在度中心性字典中 centrality[node] = degree # 遍历度中心性字典，计算每个节点的度中心性指标 n = len(graph) - 1 for node in centrality: centrality[node] /= n # 返回度中心性字典 return centrality怎么绘制度中心性连线图

要绘制度中心性连线图，你可以使用 Python 的 networkx 库。以下是一个绘制度中心性连线图的示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

def draw_degree_centrality(graph, centrality):
    # 创建一个无向图
    G = nx.Graph()

    # 添加节点和边
    for node in graph:
        for neighbor in graph[node]:
            G.add_edge(node, neighbor)

    # 获取节点的度中心性指标
    node_centrality = [centrality[node] * 10000 for node in graph]

    # 绘制连线图
    pos = nx.spring_layout(G)
    nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=node_centrality, node_color=node_centrality, cmap=plt.cm.Blues)
    nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.3)

    # 添加标题和标签
    plt.title('Degree Centrality')
    plt.xlabel('Nodes')
    plt.ylabel('Centrality')

    # 显示图形
    plt.show()

你可以将上面的代码添加到你的程序中，然后在调用 `degree_centrality` 函数后再调用 `draw_degree_centrality` 函数来绘制度中心性连线图。在这个示例代码中，我们使用了 `spring_layout` 来生成节点的布局，然后使用节点的度中心性指标作为节点的大小和颜色。

写一个Graph类： 用来表示一个无向图。 成员变量： m_AdjMat：邻接矩阵 m_AdjList：邻接表

好的，我理解了您的要求。以下是一个简单的Graph类的实现：

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.vertices = vertices
        self.m_AdjMat = [[0] * vertices for i in range(vertices)]
        self.m_AdjList = [[] for i in range(vertices)]
        
    def add_edge(self, u, v, weight=1):
        self.m_AdjMat[u][v] = weight
        self.m_AdjMat[v][u] = weight
        self.m_AdjList[u].append((v, weight))
        self.m_AdjList[v].append((u, weight))
        
    def remove_edge(self, u, v):
        self.m_AdjMat[u][v] = 0
        self.m_AdjMat[v][u] = 0
        self.m_AdjList[u] = [(x,y) for x,y in self.m_AdjList[u] if x!=v]
        self.m_AdjList[v] = [(x,y) for x,y in self.m_AdjList[v] if x!=u]
        
    def get_adjacency_matrix(self):
        return self.m_AdjMat
    
    def get_adjacency_list(self):
        return self.m_AdjList

在这个实现中，Graph类接收一个整数参数，表示无向图中的顶点数量。然后它定义了两个成员变量：邻接矩阵(m_AdjMat)和邻接表(m_AdjList)，它们都被初始化为具有vertices行和vertices列或vertices个空列表的零矩阵或零列表.

Graph类有两个方法：add_edge和remove_edge，用于添加或删除无向图的边。这些方法将更新邻接矩阵和邻接表。

最后，Graph类还有两个辅助方法：get_adjacency_matrix和get_adjacency_list，用于获取邻接矩阵和邻接表。

希望这个类满足您的需求。