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Python面试题：结合Python技术，如何使用NetworkX进行复杂网络分析

news 2025/8/10 16:26:07

NetworkX 是一个强大的 Python 库，用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动力学和功能。它提供了丰富的功能来处理图和网络数据，适合用于复杂网络分析。以下是使用 NetworkX 进行复杂网络分析的基本步骤：

安装 NetworkX：
```
pip install networkx
```

创建图：
NetworkX 支持多种类型的图，包括无向图、有向图、加权图等。

import networkx as nx# 创建一个无向图
G = nx.Graph()# 添加节点
G.add_node(1)
G.add_nodes_from([2, 3, 4])# 添加边
G.add_edge(1, 2)
G.add_edges_from([(2, 3), (3, 4), (4, 1)])

读取和写入图：
可以从各种格式读取图数据或将图数据写入文件。

# 从边列表文件读取图
G = nx.read_edgelist('path_to_edgelist.txt')# 将图写入边列表文件
nx.write_edgelist(G, 'path_to_output_edgelist.txt')

绘制图：
使用 Matplotlib 库绘制图。

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制图
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

基本网络分析：

计算基本属性：

# 节点数量和边数量
num_nodes = G.number_of_nodes()
num_edges = G.number_of_edges()# 度（每个节点的连接数）
degrees = dict(G.degree())print(f'节点数量: {num_nodes}, 边数量: {num_edges}')
print(f'节点度: {degrees}')

计算路径和中心性：

# 最短路径
shortest_path = nx.shortest_path(G, source=1, target=3)
print(f'节点1到节点3的最短路径: {shortest_path}')# 度中心性
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
print(f'度中心性: {degree_centrality}')# 介数中心性
betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)
print(f'介数中心性: {betweenness_centrality}')# 特征向量中心性
eigenvector_centrality = nx.eigenvector_centrality(G)
print(f'特征向量中心性: {eigenvector_centrality}')

高级网络分析：

社区发现：
使用 NetworkX 提供的算法或集成其他库（如 community）进行社区发现。

import community as community_louvain# 计算社区
partition = community_louvain.best_partition(G)
print(f'社区划分: {partition}')

图的连通性和子图：

# 判断图是否连通
is_connected = nx.is_connected(G)
print(f'图是否连通: {is_connected}')# 找到图中的所有连通子图
subgraphs = [G.subgraph(c).copy() for c in nx.connected_components(G)]
for i, sg in enumerate(subgraphs):print(f'连通子图{i}: 节点 - {sg.nodes()}, 边 - {sg.edges()}')

应用案例：

社交网络分析：

# 构建社交网络图
social_network = nx.Graph()
social_network.add_edges_from([('Alice', 'Bob'),('Alice', 'Charlie'),('Bob', 'Charlie'),('Bob', 'David'),('Charlie', 'David')
])# 绘制社交网络图
nx.draw(social_network, with_labels=True)
plt.show()# 计算社交网络的基本属性
print(f'节点数量: {social_network.number_of_nodes()}')
print(f'边数量: {social_network.number_of_edges()}')
print(f'度中心性: {nx.degree_centrality(social_network)}')