二、群聚系数 这个在NetworkX里实现起来很简单,只需要调用方法nx.average_clustering(G) 就可以完成平均群聚系数的计算,而调用nx.clustering(G) 则可以计算各个节点的群聚系数。 三、直径和平均距离 nx.diameter(G)返回图G的直径(最长最短路径的长度),而nx.average_shortest_path_length(G)则返回图G所有节点间平...
图1是用Graph类中生成随机图的函数GRG生成了具有100个节点的随机网络,0.2为生成边的概率。其中前三种社区发现函数返回的是VertexDendrogram对象,将其直接作为object的参数画出来的是树图,如果想得到更直接的结果,可通过VertexDendrogram.as_clustering()将其转换为VertexClustering对象来作为object的参数。 从上面的图中可以...
2)# 创建 K均值聚类对象kmeans=KMeans(n_clusters=3)# 拟合模型kmeans.fit(data)# 获取聚类标签labels=kmeans.labels_# 可视化聚类结果plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=labels,s=50,cmap='viridis')plt.title("K-means Clustering")plt.xlabel("Feature 1")plt.ylabel("Feature 2")plt.show()...
import igraph as ig import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx Convert NetworkX graph to igraph graph G_nx = nx.karate_club_graph() G_ig = Graph.TupleList(G_nx.edges(), directed=False) Perform Walktrap community detection communities = G_ig.community_walktrap().as_clustering() ...
print("Clustering Coefficient:", clustering_coefficient) 这些指标可以帮助我们深入了解网络的结构和特性,从而更好地分析和理解网络。 七、处理大规模网络 当处理大规模网络时,内存和计算性能是两个重要的挑战。NetworkX适合处理中小规模的网络,对于大规模网络,我们可以考虑使用更高效的库,比如Igraph或Graph-tool。这些...
from igraph import Graph import networkx as nx # 创建一个图 G_nx = nx.karate_club_graph() G_ig = Graph.TupleList(G_nx.edges(), directed=False) # 使用Walktrap算法进行社区发现 communities = G_ig.community_walktrap().as_clustering() # 打印社区 print(communities) 3. 使用PyLouvain库 Py...
Python作为一种通用编程语言,拥有许多强大的图论和网络分析库,如NetworkX、igraph等。本文将使用NetworkX库,通过简明扼要、清晰易懂的方式,介绍图论的基本概念以及如何进行网络分析。 安装NetworkX 首先,确保你的Python环境中已经安装了NetworkX库。你可以通过pip来安装: pip install networkx 创建图 在NetworkX中,图可以...
参考:https://scanpy.readthedocs.io/en/stable/tutorials/basics/clustering.html 使用sc.read_visium 读取,读取进来之后,预处理方式与 单细胞一样: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import scanpy as sc adata = sc.read_visium(path="../stLearn/mouse-brain-section-coronal-1-standard-1...
https://scanpy.readthedocs.io/en/stable/tutorials/basics/clustering.html#manual-cell-type-annotation 1.数据和包准备 数据来自著名的pbmc3k数据: https://cf.10xgenomics.com/samples/cell/pbmc3k/pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices.tar.gz 加载模块: ...
计算所有网络节点的群聚系数,取其平均值就是网络的群聚系数。经过计算网络的群聚系数为0.227。当然了,网络群聚系数可以直接使用nx.average_clustering(G) 函数得到。另外的一个网络统计指标是匹配性。经过计算,网络节点度的匹配性为负值,即度小的节点多与度大的节点相连。