SciPy中提供了许多用于复杂网络建模和分析的功能和工具。以下是一些常用的方法和工具：
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生成随机网络：使用
scipy.stats中的概率分布函数生成各种类型的随机网络，比如ER随机图、Watts-Strogatz小世界网络、Barabasi-Albert无标度网络等。 -
网络描述统计量：使用
networkx库计算网络的各种描述统计量，比如节点度分布、平均路径长度、聚类系数、网络直径等。 -
社区检测：使用
networkx库中的社区检测算法，比如Louvain算法、谱聚类算法等，来发现网络中的社区结构。 -
中心性分析：使用
networkx库计算网络中各节点的中心性指标，比如度中心性、介数中心性、紧密中心性等，来衡量节点在网络中的重要性。 -
模块化分析：使用
scipy.cluster中的层次聚类算法或networkx库中的模块性算法，来识别网络中的模块结构。 -
基于图论的算法：使用
networkx库中的图论算法，比如最短路径算法、最小生成树算法、最大流最小割算法等，来解决复杂网络中的问题。
通过以上工具和方法，可以对复杂网络进行建模和分析，从而更好地理解网络的结构和功能。
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