# !/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author ： 单哥的科研日常（公众号、B站）
# 示例程序所用库的版本：networkx==2.6.3, matplotlib==3.5.2, pandas==1.4.3
# 点击蓝色标题可跳转视频讲解界面

NetworkX编程实践基础课程是入门复杂网络很关键的一门课程，是专门针对编程基础薄弱的同学而推出的一门编程实践课程。在具备NetworkX编程基础之后，可以继续学习复杂网络建模（点击可跳转课程界面）课程以加深对复杂网络的理解。

NetworkX编程实践基础课程源代码见：

https://github.com/dange-academic/networkx_example_code

01 熟悉networkx官方教程

02 生成一个简单图

03 获取网络的邻接矩阵

04 根据邻接矩阵生成网络

05 网络节点的度、平均度以及度分布

06 网络的最短距离和平均距离

07 网络的局部集聚系数、平均集聚系数以及全局集聚系数

08 网络节点之间的独立路径数量

09 计算网络的相关性系数和平均近邻度

10 计算网络节点的中心性

11 获取网络的最大连通子图

12 网络的k核

13 连通网络的效率

14 针对图、节点以及连边的一些基本功能

15 常见的图（网络）生成器-规则、ER随机、WS小世界以及BA无标度网络的生成

16 图的各种矩阵

17 计算图的邻接矩阵的谱和拉普拉斯矩阵的谱（特征值）

18 网络与其他数据之间的转换

19 通过pandas读取外部网络数据生成网络

20 对网络节点重新编号

21 网络的读与写功能介绍

22 网络可视化（初级）

23 网络可视化（进阶）

24 网络可视化（高阶）

25 facebook社交网络分析案例