Python NetworkX：复杂网络分析与可视化

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"NetworkX是Python中用于复杂网络分析的一个强大库，提供了丰富的图形操作、算法计算和可视化功能。这个库由Aric Hagberg、Dan Schult和Pieter Swart开发，版本为2.1rc1.dev20171016000324，发布于2017年10月16日。" NetworkX库主要包含以下几个方面的内容： 1. **NetworkX基础知识**：基础概念包括图论的基本元素，如节点（nodes）和边（edges），以及它们之间的关系。 2. **图的创建**：NetworkX提供了多种方式创建图，如空图、完全图、随机图等。用户可以自定义节点和边的属性，如权重、颜色等。 3. **图的报告**：库支持查询图的属性，如节点数量、边数量、连通性等，并能输出图形统计信息。 4. **算法**：NetworkX包含了大量经典的图论算法，例如： - **聚类系数**：计算节点的局部和整体聚类系数，衡量社区结构。 - **中心性**：计算节点的度中心性、接近中心性、居间中心性等，评估节点在网络中的重要性。 - **最短路径**：求解两个节点间的最短路径，如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。 - **连通性**：检测图的连通性，如生成树算法。 - **社区检测**：应用如Louvain方法或Modularity优化找到网络的社区结构。 5. **绘图**：NetworkX与Matplotlib等库结合，可进行网络图的可视化，展示节点和边的布局，以及各种属性。 6. **数据结构**：NetworkX提供两种基本图类型——无向图（Graph）和有向图（DiGraph），还有多图（MultiGraph）和多有向图（MultiDiGraph），以适应不同场景需求。 7. **特殊图类型**：库还支持特殊的图类型，如二分图（Bipartite）、有向无环图（DAG）、圈图（Cycle）等。 8. **算法分类**：涵盖范围广泛，如约化问题（Approximation）、同构性（Assortativity）、边界检测（Boundary）、桥（Bridges）、社团检测（Communities）、组件（Components）等。此外，还包括了流（Flows）、层次结构（Hierarchy）、效率（Efficiency）等。 NetworkX库对于研究和分析复杂网络非常有用，无论是社会网络、生物网络还是互联网结构，都能通过其强大的工具进行深入理解。它的易用性和丰富的功能使得它成为Python中处理网络问题的首选库。

NetworkX Reference, Release 2.1rc1.dev20171016000324

(e.g. nodes[n], `edges[u, v], adj[u][v]) and iteration (e.g. nodes.items(), nodes.

data('color'), nodes.data('color', default='blue') and similarly for edges) Views exist

for nodes, edges, neighbors()/adj and degree.

For details on these and other miscellaneous methods, see below.

Subclasses (Advanced):

The Graph class uses a dict-of-dict-of-dict data structure. The outer dict (node_dict) holds adjacency information

keyed by node. The next dict (adjlist_dict) represents the adjacency information and holds edge data keyed by

neighbor. The inner dict (edge_attr_dict) represents the edge data and holds edge attribute values keyed by

attribute names.

Each of these three dicts can be replaced in a subclass by a user deﬁned dict-like object. In general, the dict-like

features should be maintained but extra features can be added. To replace one of the dicts create a new graph

class by changing the class(!) variable holding the factory for that dict-like structure. The variable names are

node_dict_factory, adjlist_inner_dict_factory, adjlist_outer_dict_factory, and edge_attr_dict_factory.

node_dict_factory [function, (default: dict)] Factory function to be used to create the dict containing node

attributes, keyed by node id. It should require no arguments and return a dict-like object

adjlist_outer_dict_factory [function, (default: dict)] Factory function to be used to create the outer-most dict

in the data structure that holds adjacency info keyed by node. It should require no arguments and return a

dict-like object.

adjlist_inner_dict_factory [function, (default: dict)] Factory function to be used to create the adjacency list

dict which holds edge data keyed by neighbor. It should require no arguments and return a dict-like object

edge_attr_dict_factory [function, (default: dict)] Factory function to be used to create the edge attribute dict

which holds attrbute values keyed by attribute name. It should require no arguments and return a dict-like

object.

Examples

Create a low memory graph class that effectively disallows edge attributes by using a single attribute dict for all

edges. This reduces the memory used, but you lose edge attributes.

>>> class ThinGraph(nx.Graph):

... all_edge_dict = {'weight': 1}

... def single_edge_dict(self):

... return self.all_edge_dict

... edge_attr_dict_factory = single_edge_dict

>>> G = ThinGraph()

>>> G.add_edge(2, 1)

>>> G[2][1]

{'weight': 1}

>>> G.add_edge(2, 2)

>>> G[2][1] is G[2][2]

True

Please see ordered for more examples of creating graph subclasses by overwriting the base class dict with

a dictionary-like object.

10 Chapter 2. Graph types

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