如何使用Networkx在Python中计算图中每个节点的聚类系数

我想使用python和Networkx函数计算图中每个节点的聚类系数。我知道可能有一个内置函数用于此目的，但我想自己计算，但我的代码不起作用。有人能指出错误吗

我试着测试和调试代码。每个节点的邻居数，即n_邻居的计算似乎正常，但下一个代码不知何故没有运行，或者有一些我无法检测到的错误

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

for node in network.nodes():
    neighbours=nx.neighbors(network,node)
    count=0
    for n in neighbours:
        count+=1
    n_neighbors=count
    n_links=0
    if n_neighbors>1:
        for node1 in neighbours:
            for node2 in neighbours:
                if nx.has_edge(node1,node2):
                    n_links+=1
                    n_links/+2 #because n_links is calculated twice
        clustering_coefficient=n_links/(0.5*n_neighbors*(n_neighbors-1))
        print(clustering_coefficient)
    else:
        print(0)

---

您应该注意，邻居是一个迭代器。这意味着，在第一次迭代之后，您不再需要对其进行迭代。当在Neights中为node1输入行

时：

Neights为空，您永远无法到达循环的内部。请参阅该功能的文档

此外，请注意，

n\u links/+2

不会更改n\u links的值。它应该是

n\u links/=2

nx.has_edge（node1，node2）

应该可以在图形上使用

关于逻辑-你应该把线移到除以2的地方。您应该在计算完邻居之间的所有连接后再进行计算，或者在每次找到边时只添加0.5

更改这些内容后，您将获得：

for node in network.nodes():
    neighbours=[n for n in nx.neighbors(network,node)]
    n_neighbors=len(neighbours)
    n_links=0
    if n_neighbors>1:
        for node1 in neighbours:
            for node2 in neighbours:
                if network.has_edge(node1,node2):
                    n_links+=1
        n_links/=2 #because n_links is calculated twice
        clustering_coefficient=n_links/(0.5*n_neighbors*(n_neighbors-1))
        print(clustering_coefficient)
    else:
        print(0)

---

你是想用：n_links/+2还是n_links/=2？@michalyanko n_links/=2我错了