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Exploring Network Structure, Dynamics, and Function using NetworkX
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AI
DOI：10.25080/TCWV9851.png)
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摘要
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NetworkX是一款用于网络及其算法探索与分析的Python语言包。核心包提供了表示多种网络（或图）的数据结构，包括简单图、有向图以及具有平行边和自环的图。NetworkX图中节点可以是任意（可哈希）Python对象，边可以包含任意数据；这种灵活性使其非常适合表示许多不同科学领域中出现的网络。除了基本数据结构外，还实现了许多图算法，用于计算网络属性和结构度量：最短路径、介数中心性、聚类以及度分布等。NetworkX能够读写各种图格式，便于与现有数据交换，并提供经典图和流行图模型（如Erdos-Renyi、Small World和Barabasi-Albert模型）的生成器。Python编程语言的易用性和灵活性，结合与SciPy工具的连接，使NetworkX成为科学计算的有力工具。我们讨论了近期关于耦合振荡器同步的研究工作，以展示NetworkX如何促进计算网络领域的研究。
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