degree_centrality = nx.degree_centrality(G) print(“节点的度中心性:”, degree_centrality) # 检测是否有环 cycles = list(nx.simple_cycles(G)) print(“图中的环:”, cycles) 3. 4. 实战案例:社交网络分析 让我们用NetworkX分析一个简单的社交网络: # ...
# 或者: from networkx import eigenvector_centrality [as 别名] def CentralityMeasures(G): # Betweenness centrality bet_cen = nx.betweenness_centrality(G) # Closeness centrality clo_cen = nx.closeness_centrality(G) # Eigenvector centrality eig_cen = nx.eigenvector_centrality(G) # Degree centralit...
# 需要导入模块: import networkx [as 别名]# 或者: from networkx importdegree_centrality[as 别名]deftest_degree_centrality_3(self):d = nx.degree_centrality(self.K) exact = {0:.444,1:.444,2:.333,3:.667,4:.333,5:.556,6:.556,7:.333,8:.222,9:.111}forn,dcind.items(): assert_...
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)for node, centrality in degree_centrality.items():print(f'{node}: Degree Centrality = {centrality:.2f}')Betweenness centrality 衡量一个节点位于其他节点之间最短路径上的频率，或者说衡量一个节点对其他节点之间信息流的影响。具有高中间性的节点可以作为图的不同...
nx.draw(G, pos, with_labels=True, font_size=10, node_size=[v * 3000 for v in degree_centrality.values()], node_color=list(degree_centrality.values()), cmap=plt.cm.Blues, edge_color='gray', alpha=0.6) plt.title('Degree Centrality') # Betweenness centrality plt.subplot(132) nx.dra...
# Degree centrality plt.subplot(131) nx.draw(G, pos, with_labels=True, font_size=10, node_size=[v * 3000 for v in degree_centrality.values()], node_color=list(degree_centrality.values()), cmap=plt.cm.Blues, edge_color='gray', alpha=0.6) ...
当然,你也可以从文件中加载一个网络,比如使用networkx的read_edgelist函数从边列表文件中加载网络。 3. 选择一个中心性计算方法 networkx提供了多种中心性计算方法,包括度中心性、介数中心性、接近中心性和特征向量中心性等。 度中心性(Degree Centrality):节点的度中心性是其连接边的数量。 介数中心性(Betweenness Ce...
NODEstringNameintDegreeCentralityconnectsmeasures 结论 度中心性是网络分析中的重要指标,它不仅能帮助我们理解社交网络中的人际关系,还能为各类网络(如信息传播、计算机网络等)提供价值。在Python中,使用NetworkX库计算和分析度中心性极为简便,编写代码后可快速得出结果。
nx.draw(G, pos, with_labels=True, font_size=10, node_size=[v * 3000 for v in degree_centrality.values()], node_color=list(degree_centrality.values()), cmap=plt.cm.Blues, edge_color='gray', alpha=0.6) plt.title('Degree Centrality') ...
degree_centrality = nx.degree_centrality(G) print(degree_centrality) 4. 查找最短路径 可以使用 NetworkX 来查找两个节点之间的最短路径: shortest_path = nx.shortest_path(G, source=1, target=3) print(shortest_path) NetworkX 应用场景 当涉及到网络分析和图论时,NetworkX 提供了丰富的功能和工具,可应用...