实现并展示NW小世界模型构建，并计算平均路径长度和聚类系数。

好的，我可以帮你实现并展示NW小世界模型构建，并计算平均路径长度和聚类系数。

首先，NW小世界模型由两个部分构成：一个规则网络和一个随机网络。规则网络是一个正则的网格，每个节点与其周围的k个节点相连。随机网络是通过随机重连规则网络中的边来构建的。

我们可以使用Python中的networkx库来实现NW小世界模型。首先，我们需要导入库并创建规则网络：

import networkx as nx

# 创建规则网络
n = 100 # 网络中节点的数量
k = 4 # 每个节点与周围k个节点相连
p = 0.1 # 重连概率

G = nx.watts_strogatz_graph(n, k, p)

接下来，我们需要对规则网络进行重连，以创建随机网络：

# 重连规则网络中的边，以创建随机网络
for u, v in G.edges():
    if (u < v) and (not G.has_edge(u, v)):
        if nx.utils.uniform(0, 1) < p:
            w = nx.utils.discrete_sequence(2, p=0.5)[0]
            G.remove_edge(u, v)
            G.add_edge(u, w)

现在，我们已经创建了一个NW小世界模型。接下来，我们可以计算平均路径长度和聚类系数。平均路径长度是网络中所有节点对之间的最短路径长度的平均值。聚类系数是网络中节点的聚集程度的度量，它表示一个节点的邻居之间有多少条边。

# 计算平均路径长度和聚类系数
avg_path_length = nx.average_shortest_path_length(G)
clustering_coefficient = nx.average_clustering(G)

print("平均路径长度：", avg_path_length)
print("聚类系数：", clustering_coefficient)

最后，我们可以可视化这个NW小世界模型，以便更好地理解它：

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化NW小世界模型
nx.draw_networkx(G)
plt.show()

这样，我们就完成了NW小世界模型的构建、计算平均路径长度和聚类系数，并可视化了这个模型。