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无论是实际网络还是对模型网络进行分析，都离不开对网络拓扑统计指标的计算。反映网络结构与动力学特性的统计指标有很多，Costa等的Characterization of Complex Networks: A Survey of measurements一文对此有全面的综述，本文仅介绍一些常用的统计指标在NetworkX中如何计算。 一、度、度分布 NetworkX可以用来统计图中每个节点的度，并生成度分布序列。下边是一段示例代码（这段代码可以在Shell里一行一行的输入，也可以将其保存为一个以py结尾的纯文本文件后直接运行），注意看注释部分： import networkx as nx G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000,3) #生成一个n=1000，m=3的BA无标度网络 print G.degree(0) #返回某个节点的度 print G.degree() #返回所有节点的度 print nx.degree_histogram(G) #返回图中所有节点的度分布序列（从1至最大度的出现频次） 对上述结果稍作处理，就可以在Origin等软件里绘制度分布曲线了，当然也可以用matplotlib直接作图，在上述代码后接着输入： import matplotlib.pyplot as plt #导入科学绘图的matplotlib包 degree = nx.degree_histogram(G) #返回图中所有节点的度分布序列 x = range(len(degree)) #生成x轴序列，从1到最大度 y = [z / float(sum(degree)) for z in degree] #将频次转换为频率，这用到Python的一个小技巧：列表内涵，Python的确很方便：） plt.loglog(x,y,color="blue",linewidth=2) #在双对数坐标轴上绘制度分布曲线 plt.show() #显示图表 二、群聚系数 这个在NetworkX里实现起来很简单，只需要调用方法nx.average_clustering(G) 就可以完成平均群聚系数的计算，而调用nx.clustering(G) 则可以计算各个节点的群聚系数。 三、直径和平均距离 nx.diameter(G)返回图G的直径（最长最短路径的长度），而nx.average_shortest_path_length(G)则返回图G所有节点间平均最短路径长度。 四、匹配性 这个也比较简单，调用 nx.degree_assortativity(G) 方法可以计算一个图的度匹配性。 五、中心性 这个我大部分不知道怎么翻译，直接上NX的帮助文档吧，需要计算哪方面的centrality自己从里边找：） Degree centrality measures.（点度中心性？） degree_centrality(G) Compute the degree centrality for nodes. in_degree_centrality(G) Compute the in-degree centrality for nodes. out_degree_centrality(G) Compute the out-degree centrality for nodes. Closeness centrality measures.（紧密中心性？） closeness_centrality(G[, v, weighted_edges]) Compute closeness centrality for nodes. Betweenness centrality measures.（介数中心性？） betweenness_centrality(G[, normalized, ...]) Compute betweenness centrality for nodes. edge_betweenness_centrality(G[, normalized, ...]) Compute betweenness centrality for edges. Current-flow closeness centrality measures.（流紧密中心性？） current_flow_closeness_centrality(G[, ...]) Compute current-flow closeness centrality for nodes. Current-Flow Betweenness Current-flow betweenness centrality measures.（流介数中心性？） current_flow_betweenness_centrality(G[, ...]) Compute current-flow betweenness centrality for nodes. edge_current_flow_betweenness_centrality(G) Compute current-flow betweenness centrality for edges. Eigenvector centrality.（特征向量中心性？） eigenvector_centrality(G[, max_iter, tol, ...]) Compute the eigenvector centrality for the graph G. eigenvector_centrality_numpy(G) Compute the eigenvector centrality for the graph G. Load centrality.（彻底晕菜~~~） load_centrality(G[, v, cutoff, normalized, ...]) Compute load centrality for nodes. edge_load(G[, nodes, cutoff]) Compute edge load. 六、小结 上边介绍的统计指标只是NetworkX能计算的指标中的一小部分内容，除此之外NetworkX还提供了很多（我还没有用到过的）统计指标计算方法，感兴趣的朋友可以去查NetworkX的在线帮助文档：http://networkx./reference/index.html。对于加权图的统计指标计算，NetworkX似乎没有直接提供方法（也可能是我没找到），估计需要自己动手编制一些程序来完成。 |
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