python节点平均度_【Python】networkx关于网络分析的几个指标

(1)读取网络

def load_graph(file_path):

with open(file_path, "r") as fd:

data = fd.readlines()

# 分离出标题和数据行，如果没有标题，用#号注释掉下面这两行)

title = data[0]

data = data[1:]

# 从数据中提取边，建立一个空的有向图G

edges = [it.strip().strip(",").split(",")[:2] for it in data]

G = nx.DiGraph()

G.add_edges_from(edges)

return G

(2)各种指标

nx.degree(G)           # 计算图的密度，其值为边数m除以图中可能边数(即n(n-1)/2)

nx.clustering(G)       # 网络节点的聚类系数。计算公式为：节点u的两个邻居节点间的边数除以((d(u)(d(u)-1)/2)。

nx.degree_centrality(G)    # 节点度中心系数。通过节点的度表示节点在图中的重要性，默认情况下会进行归一化，其值表达为节点度d(u)除以n-1(其中n-1就是归一化使用的常量)。这里由于可能存在循环，所以该值可能大于1.

nx.closeness_centrality(G)     # 节点距离中心系数。通过距离来表示节点在图中的重要性，一般是指节点到其他节点的平均路径的倒数，这里还乘以了n-1。该值越大表示节点到其他节点的距离越近，即中心性越高。

nx.betweenness_central