【网络的统计描述和结构】 assortativity_bin: 二元网络(binary network,即无权网络)的同配系数 assortativity_wei: 有权网络的同配系数 betweenness_bin: 无权网络的介数(betweenness) betweenness_wei: 有权网络的介数 edge_betweenness_wei: 有权网络的边介数 edge_between
将从以下五个方面进行展开（参考书籍《基于复杂网络的机器学习方法》）：1.度和度相关性2.距离和路径3.网络结构4.网络中心性5.复杂网络度量方法的分类1.度和度相关性将密度接近0的网络称为稀疏网络。同配系数r是一种基于度的皮尔逊相关系数。r是正值时，表示度大的节点倾向于连接度大的节点； r是负值时，表示度大的节点倾向于连接度小的节点。
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2023-09-21 14:43:59
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文章目录url：定义网络资源的标识http协议请求类型http请求头结构响应头的字段内容http相应状态码 url：定义网络资源的标识URL格式 http:// [host] [:port] [path]host：合法的Internet主机域名或IP地址port：端口号，缺省端口(默认端口)为80path：请求资源的路径结构：协议://域名/路径1/路径2/路径3/…/路径n/?参数名1=参数值
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2023-11-24 11:35:47
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# 如何计算网络的同配性系数（Python实现）
同配性系数是社交网络分析中的一个重要指标，主要用于判断网络中节点之间的连接模式。简而言之，同配性越高，节点之间的特征（如度数或属性）越相似。本文将为你详细讲解如何使用Python计算同配性系数。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个计算过程中的步骤。下表展示了实现同配性系数的主要流程：
| 步骤编号 | 步骤
1、规则网络我们把一维链、二维正方晶格等称为规则网络。规则网络是指平移对称性晶格，任何一个格点的近邻数目都相同。特点：一般情况下，集聚系数较大，平均最短路径较长。集聚系数：在图论中，集聚系数是用来描述一个图中的顶点之间结集成团的程度的系数。具体来说，是一个点的邻接点之间相互连接的程度。例如生活社交网络中，你的朋友之间相互认识的程度。有证据表明，在各类反映真实世界的网络结构，特别是社交网络结构中，各
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2023-10-26 13:25:57
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**如何实现Python网络分析同配系数代码**
*作者：一名经验丰富的开发者*
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## 1. 引言
网络分析是一种用于研究和分析各种网络结构的方法。同配系数是网络分析中一个重要的指标，用于描述网络中节点的连接模式。本文将教会你如何使用Python实现网络分析同配系数的代码。
## 2. 准备工作
在开始之前，请确保你已经安装了Python和相关的网络分析库，比如NetworkX
原创
2023-12-24 06:54:46
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常见的复杂网络分析方法1.基本分析方法2.关联分析方法 注：本文部分内容来自《复杂网络分析与应用》与《中国航空复杂网络的结构特征与应用分析》 1.赵正旭,郭阳,等.复杂网络分析与应用[M]北京:科学出版社,2018. 2.陈航宇,李慧嘉.中国航空复杂网络的结构特征与应用分析[J].计算机科学,2019,s1:300-304. 1.基本分析方法1.1.度和度的分布： 度是指与该节点直接连接的
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2024-10-17 17:08:49
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应收应付账龄分析，账龄开始计算日期应当以什么日期为准 一般使用“净到期日”作为账龄分析计算的开始日期。 在SAP会计凭证中，基准日期可以是凭证日期，过账日期，输入日期是3个不同的日期，SAP采用后台配置付款条件来确定基准日期。如果公司的账龄分析开始日期是即时性的，那么账龄分析计算的方法是取基准日期，此时基准日期和到期日是一样的。不过一般会使用“净到期日”作为账龄分析计算的开始日期。通过基准日期和付
写在前面在中文社区，对于最优设计这块的讨论几近于无。写这篇博客也算是抛砖引玉。介绍了一种统计实验设计方案，利用Fisher矩阵的行列式的期望评判参数估计精度。然而，Fisher矩阵的计算需要知道未知参数的值，这实际上是不能获得的，因此需要一个标称值(nominal value of the parameter.)ED-Optimal designD-optimal design在介绍ED-opti
一、共现分析概念“共现”指文献的特征项描述的信息共同出现的现象，这里的特征项包括文献的外部和内部特征，如题名、作者、关键词、机构等。 而“共现分析”是对共现现象的定量研究， 以揭示信息的内容关联和特征项所隐含的知识。二、共现类型（一）传统环境下的共现分析类型 （二）网络环境下的共现分析类型 三、共词分析概念共词分析法利用文献集中词汇对名词短语共同出现的情况，来确定该文献集所代表学科中个主题之间的关
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2023-11-19 10:04:35
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相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。1简介
相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是
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2023-11-20 08:27:08
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同步的概念同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行。如:你说完，我再说。"同"字从字面上容易理解为一起动作，其实不是，"同"字应是指协同、协助、互相配合。如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行;B执行，再将结果给A;A再继续操作。解决多线程同时修改全局变量的问题思路，如下:（1）系统调用t1，然后获取到g_num的值为0，
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2023-08-08 14:30:35
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# 平稳性分析：使用Python进行时间序列分析
在时间序列分析中，平稳性是一个至关重要的概念。平稳性指的是时间序列的统计特性（如均值、方差和自协方差）不随时间变化。许多统计建模方法（如ARIMA）要求数据是平稳的，因此，我们首先需要对数据进行平稳性分析。本文将介绍如何在Python中实现平稳性分析的流程。
## 流程概述
我们将以下步骤进行平稳性分析：
| 步骤 | 描述
相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。 协方差只能对两组数据进行相关性分析，当有两组以上数据时就需要使用
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2023-12-31 22:30:34
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opencv单应性矩阵实现平面坐标标定说明一、使用单应性矩阵的原因二、标定原理三、findHomography 函数与 getPerspectiveTransform函数的区别1、两者联系2、两者区别（1）计算方法不同（2）输入参数不同四、代码实现1、棋盘格下载地址2、代码（c++）3、结果 说明1、使用Opencv的单应性矩阵实现平面上的相机参数标定 2、相机采用Kinect V1一、使用单应
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2024-01-25 23:07:06
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jvm中判断对象是否存活的方法1、引用计数2、可达性分析1、什么是引用计数？每个对象自身持有一个计数器，每当对象被一个地方引用，计数器便+1；当引用失效时，计数器-1。当对象的计数器为0时，该对象便是一个不被使用的对象，即“死亡”。 引用计数器实现简单，效率高。然而难以解决对象之间相互循环引用的问题（两个失效对象相互保存了对方的指针）。故JVM判定对象是否存活，并没有使用引用计数器，而是使用可达性
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2023-10-27 06:22:43
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近期，有小伙伴问我关于怎么使用python进行散点图的绘制，这个东西很简单，但是怎么讲相关性的值标注在图形上略显麻烦，因此，在这里记录一下，将整个流程展示一下。 需要用到的库在本篇博客中，主要用到的库是pandas、numpy、matplotlib、seaborn等，想要使用seaborn库必须要引入matplotlib库，seaborn是作为它的挂库。#1 load pakeage
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2023-06-16 06:01:51
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数据分析是很多建模挖掘类任务的基础，也是非常重要的一项工作，在我之前的系列博文里面已经详细介绍过很多数据分析相关的内容和实践工作了，与之对应的最为常见的分析手段就是热力图可视化分析了，这里我简单给出来自己之前的几篇相关的文章，感兴趣的话可以前去查阅。  
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2023-11-02 08:55:32
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参考 文章目录数据样本和分析结果代码的讲解附代码和运行结果 数据样本和分析结果本学渣补充数学知识点： 1 Pearson Correlation(皮尔逊相关系数)，这里我自己先创建一个表格，重点关注A和B，因为我输入的时候是线性相关的， CDE 三个栏完全随机，F 和 G 有一定相关性，但是不如A和B那么明显， H，I，J 也是乱输入的完全随机。给出两个代码结果，分别是 给出显著性和不给出显著性的
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2023-08-04 11:31:19
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在机器学习中，除了聚类算法外，Aprior算法也是在数据集中寻找数据之间的某种关联关系，通过该算法，我们可以在大规模的数据中发现有价值的价值，比如著名的啤酒与尿布的案例就是一种关联分析。本文将详细介绍Apriori算法挖掘数据的原理以及案例。1.Apriori算法的原理我们先介绍一些Apriori算法中的概念1.1 项集项集是项的集合，包含k个项的集合称为k项集，如{啤酒，尿布}就是个2项集。项集
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2023-06-30 13:36:08
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