数学建模复盘
目录：
1、Python的运用
·networkx
1.1.1 图的创建
1.1.2 图的可视化
1.1.3常用API
·数据处理
1.2.1
1.2.2
2、复杂网络
·复杂网络基础知识
1.1
1.2
1.3
1-1 Python—network
[networkx官方网站](https://networkx.github.io/documentation/stable/index.html)
图的创建
·图的种类：无向图Graph、有向图Digraph、多边无向图MultiGraph、多边有向图MultiDigraph
·节点、边的增加、删除操作官方网站可见
·每条边可添加权重
·每个节点可连接一个object（没有深入研究过应用）
图的可视化
·调用networkx的API结合matplotlib库的plt.show()
·节点颜色、大小、边颜色、大小可以不是定值，可根据边的权重或节点的度变化
·可指定节点的坐标（没有运用）
常用API
1、边_宽度优先搜索
· edge_bfs(G, source=None, orientation=None)
从源点开始对G中的边进行有向的光度优先搜索.以广度优先搜索的顺序生成G的边，直到生成所有边为止。
·参数 G：图，可以是有向图也可以是无向图、多边无向图、多边有向图
source：节点或节点的列表
orientation：对于有向图 可以指定是否按照原有方向进行遍历，将方向作为最后一个元素放入列表
2、度
·nx.degree(G)
求图的每个节点的度数，有向图可以求入度、出度
·nx.average_degree_connectivity(G, source='in+out', target='in+out', nodes=None, weight=None)
求图的平均连通性
·degree_histogram(G)
返回度的频率列表
3、最短距离
· nx.average_shortest_path_length（G）
求图的平均最短距离
note：不适用于有向图
4、网络直径
· nx.diameter(G, e=None, usebounds=False)
求网络直径
5、聚类系数
· nx.average_clustering(G)
求网络平均聚类系数
其余参考：
1、Networkx算法列表： http://www.pianshen.com/article/1495349076/
2、使用Python分析社交网络数据： https://cloud.tencent.com/developer/article/1058841
3、使用NetworkX来进行数据可视化： https://blog.csdn.net/weixin_30367873/article/details/97841481
4、复杂网络特征与networkx实现------（二）： https://blog.csdn.net/changzoe/article/details/81078728
1-2 Python 数据处理
· python 替换某一列中的特定元素的部分
(https://blog.csdn.net/christy_yang/article/details/100011066)
·
作者：Utakuta
