文件名称：Complex-network-analysis-of-Airport-network-data:使用Python分析复杂网络（全球航班网络数据）
文件大小：1.61MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-30 11:28:49
Python
机场网络数据的复杂网络分析 使用Python分析复杂网络（全球航班网络数据）。 Visualizing.org 的“globalflightnetwork”是一个著名的飞行网络可视化数据集。 （参考- ）。 它说明了从一个国家到另一个国家的航班总数。 为了分析国际航班数据，我们使用了“countriesToCountries”数据。 它共有3983个条目。 这些数据是使用 R 脚本“clearing_data.R”清理的。 如此生成的数据存储在文件“airport_CnToCn_ajc.csv”中。 Real_data.py 读取上述数据并测量网络的特征路径长度。 特征路径长度是使用“my_implementation.py”文件测量的，该文件使用 Dijkstra 算法来计算两个节点之间的最短路径。 特征光程：2.35380077238 也就是说，从一个国家到另一个国家旅行时平均
【文件预览】：
Complex-network-analysis-of-Airport-network-data-master
----my_implementation.pyc(2KB)
----clustering.py~(442B)
----my_implementation.py(2KB)
----clustering.py(439B)
----globalflightsnetwork.zip(1.54MB)
----clustering.pyc(1KB)
----README.md(14KB)
----airport_CnToCn_ajc.csv(234KB)
----countriesToCountries.csv(93KB)
----clearing_data.R(287B)
----real_data.py~(1KB)
----real_data.py(1KB)
----airport_CnToCn.csv(111KB)