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networkx 使用手册一、简介Networkx是一个用于复杂网络分析的 Python 库。
它提供了一种非常便捷的方式来创建、操作和分析复杂网络。
本篇文章将为您详细介绍 networkx 的使用方法，帮助你更好地掌握这个强大的工具。
二、安装要开始使用 networkx，首先需要安装它。
您可以通过以下命令在您的 Python 环境中安装 networkx：```pythonpip install networkx```确保您的系统已经安装了 pip，这样才能顺利进行安装。
三、创建网络在 networkx 中，我们可以通过不同的方式创建网络。
下面是几种常见的创建方法：1. 从边列表创建网络您可以通过指定节点和边列表来创建一个网络。
下面的代码演示了如何使用 networkx 创建一个简单的网络。
```pythonimport networkx as nxG = nx.Graph()G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])```2. 从邻接矩阵创建网络除了边列表，还可以通过邻接矩阵来创建网络。
下面的代码演示了如何使用 networkx 创建一个基于邻接矩阵的网络。
```pythonimport networkx as nximport numpy as npadj_matrix = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]])G = nx.from_numpy_matrix(adj_matrix)```3. 从其他网络创建网络如果你已经有了一个 networkx 的网络对象，你可以通过复制、合并等操作来创建新的网络。
四、网络分析一旦创建了网络，就可以使用 networkx 提供的各种分析方法来研究网络的性质。
这里列举了一些常用的网络分析方法。
1. 节点度节点度是指一个节点与其他节点相连的边的数量。
可以使用`degree()` 方法来计算节点度。
复杂网络软件分析简介原始的软件设计在许多情况下局限于处理简单的数据结构和算法，但是现实世界中的许多问题涉及处理复杂的非线性结构和大规模的数据集。
因此，研究如何使得软件能够处理复杂的非线性结构和大规模的数据集已经成为了一个重要的研究领域。
这个领域涉及到一个名为复杂网络的概念，以及用于研究和构建这些网络的各种软件工具。
本文将介绍复杂网络软件分析的基本概念和方法。
复杂网络我们可以将复杂网络定义为一个由许多相互关联的节点组成的网络结构。
每个节点可能表示一个实体，例如一个人、一件物品或者一个概念，节点之间的关系可以是物理上的连接、社交关系、共同出现在同一篇文章中等等。
复杂网络通常具有以下特点：1.大规模的节点数目和连接数目2.表现出非线性的动态行为3.具有分布式的控制结构常见的复杂网络包括社交网络、生物网络、交通网络等。
为了研究和分析这些复杂网络，我们需要借助于一些复杂网络分析工具。
复杂网络分析工具GephiGephi是一个开源的网络分析软件，可以用于可视化和分析复杂网络。
它支持导入多种网络数据格式，并提供了许多布局算法、筛选和聚类工具，以及统计和排名算法。
用户可以通过可视化分析来理解网络的结构和关系。
NetworkXNetworkX是一个基于Python的复杂网络分析工具包，可以用于创建、操作和研究各种复杂网络。
它支持多种图形类型和算法，提供了广泛的API和可视化工具，可以轻松地进行网络构建、节点和边缘的操作、网络分析和可视化。
RR是一个用于统计分析和数据可视化的编程语言和环境。
在网络分析中，R可以用于构建、操作和分析各种复杂网络，并提供了多种统计学技术和可视化工具，可以用于研究复杂网络的结构和动态行为。
综述复杂网络软件分析是一个广泛的研究领域，涉及到许多不同的软件工具和方法。
本文介绍了三种常见的复杂网络分析工具：Gephi、NetworkX和R，它们都具有高度灵活性和可扩展性，可以用于处理各种不同的网络数据集。
网络学习笔记2021年6月20日23:08第1章交换技术主要内容:1、线路交换2、分组交换3、帧中继交换4、信元交换一、线路交换1、线路交换进行通信:是指在两个站之间有一个实际的物理连接，这种连接是结点之间线路的连接序列。
2、线路通信三种状态:线路建立、数据传送、线路拆除3、线路交换缺点:典型的用户/主机数据连接状态，在大部分的时间内线路是空闲的，因而用线路交换方法实现数据连接效率低下;为连接提供的数据速率是固定的，因而连接起来的两个设备必须用相同的数据率发送和接收数据，这就限制了网络上各种主机以及终端的互连通信。
二、分组交换技术1、分组交换的优点:线路利用率提高;分组交换网可以进行数据率的转换;在线路交换网络中，若通信量较大可能造成呼叫堵塞的情况，即网络拒绝接收更多的连接要求直到网络负载减轻为止;优先权的使用。
2、分组交换和报文交换主要差别:在分组交换网络中，要限制所传输的数据单位的长度。
报文交换系统却适应于更大的报文。
3、虚电路的技术特点:在数据传送以前建立站与站之间的一条路径。
4、数据报的优点:避免了呼叫建立状态，如果发送少量的报文，数据报是较快的;由于其较原始，因而较灵活;数据报传递特别可靠。
5、几点说明:路线交换基本上是一种透明服务，一旦连接建立起来，提供给站点的是固定的数据率，无论是模拟或者是数字数据，都可以通过这个连接从源传输到目的。
而分组交换中，必须把模拟数据转换成数字数据才能传输。
6、外部和内部的操作外部虚电路，内部虚电路。
当用户请求虚电路时，通过网络建立一条专用的路由，所有的分组都用这个路由。
外部虚电路，内部数据报。
网络分别处理每个分组。
于是从同一外部虚电路送来的分组可以用不同的路由。
在目的结点，如有需要可以先缓冲分组，并把它们按顺序传送给目的站点。
外部数据报，内部数据报。
从用户和网络角度看，每个分组都是被单独处理的。
外部数据报，内部虚电路。
外部的用户没有用连接，它只是往网络发送分组。
复杂⽹络介绍（NetworkAnalysis）⼀、复杂⽹络的进化史⽹络，数学上称为图，最早研究始于1736年欧拉的哥尼斯堡七桥问题，但是之后关于图的研究发展缓慢，直到1936年，才有了第⼀本关于图论研究的著作。
1960年，数学家Erdos和Renyi建⽴了随机图理论，为构造⽹络提供了⼀种新的⽅法。
在这种⽅法中，两个节点之间是否有边连接不再是确定的事情，⽽是根据⼀个概率决定，这样⽣成的⽹络称作随机⽹络。
随机图的思想主宰复杂⽹络研究长达四⼗年之久，然⽽，直到近⼏年，科学家们对⼤量的现实⽹络的实际数据进⾏计算研究后得到的许多结果，绝⼤多数的实际⽹络并不是完全随机的，既不是规则⽹络，也不是随机⽹络，⽽是具有与前两者皆不同的统计特征的⽹络。
这样的⼀·些⽹络称为复杂⽹络，对于复杂⽹络的研究标志着⽹络研究的第三阶段的到来。
1998年，Watts及其导师Strogatz在Nature上的⽂章《Collective Dynamics of Small-world Networks》，刻画了现实世界中的⽹络所具有的⼤的凝聚系数和短的平均路径长度的⼩世界特性。
随后，1999年，Barabasi及其博⼠⽣Albert在Science上的⽂章《Emergence of Scaling in Random Networks》提出⽆尺度⽹络模型(度分布为幂律分布)，，刻画了实际⽹络中普遍存在的“富者更富”的现象，从此开启了复杂⽹络研究的新纪元。
随着研究的深⼊，越来越多关于复杂⽹络的性质被发掘出来，其中很重要的⼀项研究是2002年Girvan和Newman在PNAS上的⼀篇⽂章《Community structure in social and biological networks》，指出复杂⽹络中普遍存在着聚类特性，每⼀个类称之为⼀个社团(community)，并提出了⼀个发现这些社团的算法。
从此，热门对复杂⽹络中的社团发现问题进⾏了⼤量研究，产⽣了⼤量的算法。
复杂网络分析库NetworkX学习笔记（1）：入门NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
我已经用了它一段时间了，感觉还不错（除了速度有点慢），下面介绍我的一些使用经验，与大家分享。
一、NetworkX及Python开发环境的安装首先到/pypi/networkx/下载networkx-1.1-py2.6.egg，到/projects/pywin32/下载pywin32-214.win32-py2.6.exe。
如果要用Networkx的制图功能，还要去下载matplotlib和numpy，地址分别在/projects/matplotlib/和/projects/numpy/files/。
注意都要用Python 2.6版本的。
上边四个包中，pywin32、matplotlib和numpy是exe文件，按提示一路next，比较容易安装。
而NetworkX是个egg文件，安装稍微麻烦，需要用easyinstall安装。
具体方法：启动DOS控制台（在“运行”里输入cmd），输入C:\Python26\Lib\site-packages\easy_install.pyC:\networkx-1.1-py2.6.egg，回车后会自动执行安装。
注意我是把networkx-1.1-py2.6.egg放到了C盘根目录，读者在安装时应该具体根据情况修改路径。
安装完成后，启动“开始- 程序- ActiveState ActivePython 2.6 (32-bit) - PythonWin Editor”，在shell中输入：import networkx as nxprint nx如果能输出：<module 'networkx' from 'C:\Python26\lib\site-packages\networkx-1.1-py2.6.egg\networkx\__in it__.pyc'>说明Networkx已经安装好了，可以正常调用。
第二章复杂网络的基础知识2.1 网络的概念所谓“网络”（networks），实际上就是节点（node）和连边（edge）的集合。
如果节点对（i，j）与（j，i）对应为同一条边，那么该网络为无向网络（undirected networks），否则为有向网络（directed networks）。
如果给每条边都赋予相应的权值，那么该网络就为加权网络（weighted networks），否则为无权网络（unweighted networks），如图2-1所示。
图2-1 网络类型示例(a) 无权无向网络(b) 加权网络(c) 无权有向网络如果节点按照确定的规则连边，所得到的网络就称为“规则网络”（regular networks），如图2-2所示。
如果节点按照完全随机的方式连边，所得到的网络就称为“随机网络”（random networks）。
如果节点按照某种（自）组织原则的方式连边，将演化成各种不同的网络，称为“复杂网络”（complex networks）。
图2-2 规则网络示例(a) 一维有限规则网络(b) 二维无限规则网络2.2 复杂网络的基本特征量描述复杂网络的基本特征量主要有：平均路径长度（average path length ）、簇系数（clustering efficient ）、度分布（degree distribution ）、介数（betweenness ）等，下面介绍它们的定义。
2.2.1 平均路径长度（average path length ）定义网络中任何两个节点i 和j 之间的距离l ij 为从其中一个节点出发到达另一个节点所要经过的连边的最少数目。
定义网络的直径（diameter ）为网络中任意两个节点之间距离的最大值。
即}{max ,ij ji l D = （2-1） 定义网络的平均路径长度L 为网络中所有节点对之间距离的平均值。
即∑∑-=+=-=111)1(2N i N i j ij lN N L （2-2）其中N 为网络节点数，不考虑节点自身的距离。
第二章复杂网络的基础知识2.1 网络的概念所谓“网络”（networks），实际上就是节点（node）和连边（edge）的集合。
如果节点对（i，j）与（j，i）对应为同一条边，那么该网络为无向网络（undirected networks），否则为有向网络（directed networks）。
如果给每条边都赋予相应的权值，那么该网络就为加权网络（weighted networks），否则为无权网络（unweighted networks），如图2-1所示。
图2-1 网络类型示例(a) 无权无向网络(b) 加权网络(c) 无权有向网络如果节点按照确定的规则连边，所得到的网络就称为“规则网络”（regular networks），如图2-2所示。
如果节点按照完全随机的方式连边，所得到的网络就称为“随机网络”（random networks）。
如果节点按照某种（自）组织原则的方式连边，将演化成各种不同的网络，称为“复杂网络”（complex networks）。
图2-2 规则网络示例(a) 一维有限规则网络(b) 二维无限规则网络2.2 复杂网络的基本特征量描述复杂网络的基本特征量主要有：平均路径长度（average path length ）、簇系数（clustering efficient ）、度分布（degree distribution ）、介数（betweenness ）等，下面介绍它们的定义。
2.2.1 平均路径长度（average path length ）定义网络中任何两个节点i 和j 之间的距离l ij 为从其中一个节点出发到达另一个节点所要经过的连边的最少数目。
定义网络的直径（diameter ）为网络中任意两个节点之间距离的最大值。
即}{max ,ij ji l D = （2-1） 定义网络的平均路径长度L 为网络中所有节点对之间距离的平均值。
即∑∑-=+=-=111)1(2N i N i j ij lN N L （2-2）其中N 为网络节点数，不考虑节点自身的距离。
复杂网络分析库NetworkX学习笔记（1）：入门
本文转载至：/blog-404069-337442.html
NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
我已经用了它一段时间了，感觉还不错（除了速度有点慢），下面介绍我的一些使用经验，与大家分享。
一、NetworkX及Python开发环境的安装
首先到/pypi/networkx/下载networkx-1.1-py2.6.egg，到/projects/pywin32/下载pywin32-214.win32-py2.6.exe。
如果要用Networkx的制图功能，还要去下载matplotlib和numpy，地址分别在/projects/matplotlib/和/projects/numpy/files/。
注意都要用Python 2.6版本的。
上边四个包中，pywin32、matplotlib和numpy是exe文件，按提示一路next，比较容易安装。
而NetworkX是个egg文件，安装稍微麻烦，需要用easyinstall安装。
具体方法：启动DOS控制台（在“运行”里输入cmd），输入C:\Python26\Lib\site-packages\easy_install.py C:\networkx-1.1-py2.6.egg，回车后会自动执行安装。
注意我是把
networkx-1.1-py2.6.egg放到了C盘根目录，读者在安装时应该具体根据情况修改路径。
安装完成后，启动“开始- 程序- ActiveState ActivePython 2.6 (32-bit) - PythonWin Editor”，在shell中输入：
import networkx as nx
print nx
如果能输出：
<module 'networkx' from 'C:\Python26\lib\site-packages\networkx-1.1-py2.6.egg\networkx\__init__.pyc'>
说明Networkx已经安装好了，可以正常调用。
关于Python语言，如果没有接触过可以找一本Python的语法书来看看（推荐《Python 精要参考(第二版)》，网上有电子版）。
这个语言很简单易学，只要有点编程基础，几天就可以学会它，然后就可以自如的运用它调用NetworkX了。
二、建立图或网络
1、无向图
在PythonWin 的Shell里输入：
import networkx as nx #导入NetworkX包，将其重命名为nx
G=nx.Graph() #建立一个空的无向图G
G.add_node(1) #添加一个节点1
G.add_edge(2,3) #添加一条边2-3（隐含着添加了两个节点2、3）
G.add_edge(3,2) #对于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边
print G.nodes() #输出全部的节点：[1, 2, 3]
print G.edges() #输出全部的边：[(2, 3)]
print G.number_of_edges() #输出边的数量：1
这样就可以建立一个简单的无向图了。
如果你的数据是存在文件里的,可以循环从文件中读取节点和边添加到G中。
2、有向图
有向图的建立方式和无向图基本类似，只是在上述代码的第二行，将G = nx.Graph() 改为G = nx.DiGraph() 。
需要注意的是，此时再添加边3-2与边2-3，则被认为是两条不同的边。
同时，有向图和无向图是可以相互转化的，分别用到Graph.to_undirected() 和Graph.to_directed()两个方法。
import networkx as nx #导入NetworkX包，将其重命名为nx
G=nx.DiGraph() #建立一个空的无向图G
G.add_node(1) #添加一个节点1
G.add_edge(2,3) #添加一条边2-3（隐含着添加了两个节点2、3）
G.add_edge(3,2) #对于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边
print G.nodes() #输出全部的节点：[1, 2, 3]
print G.edges() #输出全部的边：[(2, 3)]
print G.number_of_edges() #输出边的数量：1
3、加权图（网络）
有向图和无向图都可以给边赋予权重，用到的方法是add_weighted_edges_from，它接受1个或多个三元组[u,v,w]作为参数，其中u是起点，v是终点，w是权重。
例如：
G.add_weighted_edges_from([(0,1,3.0),(1,2,7.5)]) #添加0-1和1-2两条边，权重分别是3.0和7.5。
如果想读取权重，可以使用get_edge_data方法，它接受两个参数u和v，即边的起讫点。
例如：
print G.get_edge_data(1,2) #输出{'weight': 7.5}，这是一个字典结构，可以查看python语法了解它的用法。
三、调用图算法
NetworkX提供了常用的图论经典算法，例如DFS、BFS、最短路、最小生成树、最大流等等，非常丰富，如果不做复杂网络，只作图论方面的工作，也可以应用NetworkX作为基本的开发包。
具体的算法调用方法我就不一一介绍了，可以浏览NX的在线手册/reference/algorithms.html，对每个算法都提供了详细的帮助文档和示例。
下面只给出一个最短路算法的例子：
ath=nx.all_pairs_shortest_path(G) #调用多源最短路径算法，计算图G 所有节点间的最短路径
print path[0][2] #输出节点0、2之间的最短路径序列：[0, 1, 2]。
