Python 使用NetworkX绘制加权复杂网络

包NetworkX能否用于绘制具有分布（例如幂律）给定权重的复杂网络？那么，我可以编写一个代码来绘制权重分布或强度分布，或者进一步绘制节点的加权平均最近邻度吗？然后给每一个等级涂上相似的颜色，或者相似的强度，等等

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我有一个由大约300个节点组成的复杂网络的大量数据，以及关于单个EGDE权重的数据。绘制此类网络的最佳方法是什么？

networkx中的边可以使用特殊属性“权重”，该属性可用于许多需要加权边的算法中。可以使用networkx绘图命令考虑这些权重（例如，通过弹簧嵌入可视化中的弹簧力）。比如：

>>> import networkx as nx
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> G = nx.Graph()
>>> # add nodes, edges, etc.
...
>>> nx.draw_spring(G)
>>> plt.show()

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是的，

networkx

可以做所有这些事情。我建议你再看一遍，如果你在某个地方卡住了，问那些问题。顺便说一下，我不认为一个300节点的网络是“大”的，非常感谢你的观察。我刚刚开始了解加权网络的文档说明。因此，在“度”部分，当您计算“度”并在相关代码的参数中添加权重时，您会得到强度，因此不会。非常感谢您的帮助。提问是有效理解的关键！