Python使用NetworkX计算无向图节点度的完整示例
发布时间：2026-10-13 |
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本文介绍如何使用Python的NetworkX库统计无向图中每个节点的度并生成度序列。通过Barabási-Albert模型生成随机图，演示获取特定节点及所有节点的度，并输出度分布序列。
Python NetworkX计算无向图节点度示例
以下直接展示具体实现代码。
核心代码实现
#Copyright (c)2017, 东北大学软件学院学生
# All rightsreserved
#文件名称：a.py
# 作 者：孔云
#问题描述：统计图中的每个节点的度，并生成度序列
#问题分析：利用networkx。代码如下:
import networkx as nx
G=nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000,3)#生成n=1000,m=3的无标度的图
print ("某个节点的度:",G.degree(0))#返回某个节点的度
print("所有节点的度:",G.degree())#返回所有节点的度
print("所有节点的度分布序列:",nx.degree_histogram(G))#返回图中所有节点的度分布序列（从1至最大度的出现次数）
运行结果分析
程序执行后的输出结果如下：
需要注意的是，由于运行结果数据量较大，截图可能无法完整展示所有输出内容。
以上就是利用Python计算无向图节点度的完整示例，希望能为读者提供有效的参考。
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