本文详细介绍了复杂网络分析在脑科学研究中的应用，特别是图论指标如度、聚类系数和平均最短路径长度，用于理解脑部网络的拓扑结构、信息传递效率和组织原则。
脑科学研究中的复杂网络测量与解释：图论指标详解
在脑科学研究中，复杂网络分析是一种强大的工具，用于探索和解释脑部结构和功能之间的关系。图论指标是复杂网络分析中常用的量化指标，可以帮助我们理解网络的拓扑结构和特征。本文将详细介绍几个常见的图论指标，并提供相应的源代码示例。
在开始之前，我们首先需要了解什么是复杂网络。复杂网络是由节点（或称为顶点）和连接这些节点的边构成的网络结构。在脑科学研究中，节点通常代表脑区或神经元，边则表示它们之间的连接或功能关系。通过分析复杂网络的拓扑结构，我们可以揭示脑部网络的组织原则和信息传递特性。
下面是几个常见的图论指标：
- 度（Degree）：度是指与一个节点相连的边的数量。在复杂网络中，度可以用来衡量节点的连接程度。节点的度越高，表示它与其他节点之间有更多的连接。度的计算公式如下：
def degree(graph, node)
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