针对图/网络性能评估函数【networkx库】

本文主要是介绍针对图/网络性能评估函数【networkx库】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

简介

networkx 是一个 Python 库，用于创建、操作和研究复杂网络的结构和动态过程，它提供了许多内置函数来评估图的各种性能。

常用函数介绍

1.平均最短路径长度 (average_shortest_path_length)：计算图中所有节点对之间的平均最短路径长度。

import networkx as nxG = nx.Graph()
# 添加节点和边到图 G
# ...
average_shortest_path = nx.average_shortest_path_length(G)
print("Average shortest path length:", average_shortest_path)

2.度中心性 (degree_centrality)：计算每个节点的度中心性，即节点的度与图中最大可能度的比例。

import networkx as nxG = nx.Graph()
# 添加节点和边到图 G
# ...
degree_centralities = nx.degree_centrality(G)
print("Degree centralities:", degree_centralities)

3.介数中心性 (betweenness_centrality)：计算每个节点的介数中心性，衡量节点在图中的控制能力。

import networkx as nxG = nx.Graph()
# 添加节点和边到图 G
# ...
betweenness_centralities = nx.betweenness_centrality(G)
print("Betweenness centralities:", betweenness_centralities)

4.接近度中心性 (closeness_centrality)：计算每个节点的接近度中心性，反映节点到达其他节点的平均距离。

import networkx as nxG = nx.Graph()
# 添加节点和边到图 G
# ...
closeness_centralities = nx.closeness_centrality(G)
print("Closeness centralities:", closeness_centralities)

5.连通分量 (connected_components)：查找图中的连通分量，即图中由节点和边组成的连通子图。

import networkx as nxG = nx.Graph()
# 添加节点和边到图 G
# ...
connected_components = nx.connected_components(G)
print("Connected components:", list(connected_components))

6.图的直径 (diameter)：计算图的直径，即图中最长最短路径的长度。

import networkx as nxG = nx.Graph()
# 添加节点和边到图 G
# ...
diameter = nx.diameter(G)
print("Diameter of the graph:", diameter)

7.平均聚类系数 (average_clustering)：计算图中所有节点的平均聚类系数，表示图中节点之间的密集连接程度。

import networkx as nxG = nx.Graph()
# 添加节点和边到图 G
# ...
average_clustering_coefficient = nx.average_clustering(G)
print("Average clustering coefficient:", average_clustering_coefficient)

8.度分布 (degree_histogram)：计算图中节点的度分布，即每个度值对应的节点数量。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as pltG = nx.Graph()
# 添加节点和边到图 G
# ...
degree_histogram = nx.degree_histogram(G)
plt.bar(range(len(degree_histogram)), degree_histogram)
plt.xlabel("Degree")
plt.ylabel("Number of Nodes")
plt.title("Degree Distribution")
plt.show()