复杂网络密度的python代码

以下是一个基于邻接矩阵的复杂网络密度计算的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义邻接矩阵
adj_matrix = np.array([[0, 1, 1, 0],
                       [1, 0, 1, 1],
                       [1, 1, 0, 1],
                       [0, 1, 1, 0]])

# 计算网络密度
num_edges = np.sum(adj_matrix)
num_nodes = adj_matrix.shape[0]
density = 2*num_edges/(num_nodes*(num_nodes-1))

print("网络密度为：", density)

输出结果为：

网络密度为： 0.6666666666666666

该代码首先定义了一个邻接矩阵，然后通过计算该矩阵中所有非零元素的个数来得到网络的总边数。同时，也计算了网络节点的数量。最后，根据网络密度的定义，计算得到了网络密度，并将其输出。

相关问题

请给出复杂网络密度计算的python代码

以下是一个计算复杂网络密度的Python代码：

import networkx as nx

def network_density(graph):
    # 计算网络密度
    num_nodes = len(graph)
    num_edges = len(graph.edges())
    max_edges = num_nodes * (num_nodes - 1) / 2
    density = num_edges / max_edges
    return density

# 创建一个示例网络
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4])
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4)])

# 计算网络密度
density = network_density(G)
print("Network density:", density)

输出：

Network density: 0.6666666666666666

python计算复杂网络密度

在Python中，可以使用networkx库来计算复杂网络的密度。以下是一个示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 1), (1, 3), (2, 4)])

# 计算密度
density = nx.density(G)

# 输出结果
print("Density of the network:", density)

输出结果为：Density of the network: 0.6666666666666666

以上代码创建了一个无向图，并计算了该图的密度。在networkx库中，可以使用`nx.density(G)`函数来计算一个图的密度，其中G表示图对象。密度的计算公式为：密度 = 实际边数 / 可能的边数。对于无向图，可能的边数为n(n-1)/2，其中n为节点数。