复杂网络度分布是研究网络中节点度数（即连接数）的分布规律。在真实世界中的很多网络都具有复杂网络特征，例如社交网络、互联网等。理解复杂网络度分布对于研究网络结构和功能具有重要意义。在Python中，我们可以使用NetworkX库来分析和可视化复杂网络度分布。
首先，我们需要安装NetworkX库。在终端中运行以下命令：
pip install networkx
接下来，我们将使用一个真实的社交网络数据集来演示。这个数据集包含了一组用户之间的关注关系。我们将从数据集中读取这些关系，并构建一个有向图。
import networkx as nx
# 读取数据集
data = [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'D'), ('D', 'C')]
# 创建有向图
G = nx.DiGraph()
# 添加边
G.add_edges_from(data)
接下来，我们可以计算每个节点的度数，并绘制复杂网络度分布的直方图。
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算每个节点的度数
degrees = [G.degree(node) for node in G.nodes()]
# 绘制度分布直方图
plt.hist(degrees, bins='auto')
plt.xlabel('Degree')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Degree Distribution')
plt.show()
上述代码中，我们使用了matplotlib库来绘制直方图。通过直方图，我们可以观察到度分布的特征，例如是否符合幂律分布等。度分布符合幂律分布意味着网络中存在少数节点的度数非常高，而绝大多数节点的度数较低。
除了直方图，我们还可以使用饼状图来可视化度分布。下面是使用mermaid语法绘制饼状图的示例代码。
pie
title Degree Distribution
"Low Degree" : 80
"Medium Degree": 15
"High Degree": 5
通过饼状图，我们可以更直观地观察到度分布的情况。例如，我们可以看到有多大比例的节点属于“低度”、“中度”或“高度”等不同的度数范围。
综上所述，复杂网络度分布是研究网络结构的一个重要方面。通过使用Python中的NetworkX库，我们可以方便地分析和可视化复杂网络度分布。通过直方图和饼状图，我们可以更直观地观察到度分布的特征，从而对网络的结构和功能有更深入的认识。
总结：在这篇科普文章中，我们介绍了复杂网络度分布以及如何使用Python中的NetworkX库进行分析和可视化。我们通过计算节点的度数并绘制直方图和饼状图来展示度分布的特征。了解复杂网络度分布对于研究网络结构和功能具有重要意义，帮助我们更好地理解和应用复杂网络。
