在数据科学的世界里，网络分析是一项不可或缺的技能，而 PageRank 正是其中一颗璀璨的明珠。它最初由谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林提出，用于衡量网页的重要性。如今，这一算法已广泛应用于社交网络分析、推荐系统乃至生物信息学中。今天，我们将借助 Python 的 NetworkX 库，揭开 PageRank 的神秘面纱！

首先，确保你的环境中已安装 NetworkX 和 Matplotlib：

```bash

pip install networkx matplotlib

```

接下来，创建一个简单的有向图并运行 PageRank 算法：

```python

import networkx as nx

import matplotlib.pyplot as plt

构建一个示例图

G = nx.DiGraph()

G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 1), (3, 4)])

计算 PageRank

pagerank = nx.pagerank(G)

print("PageRank 值:", pagerank)

可视化结果

nx.draw(G, with_labels=True, node_color='skyblue', node_size=700)

plt.show()

```

通过上述代码，你可以直观地看到每个节点的重要性得分。此外，NetworkX 提供了丰富的功能，支持复杂网络的构建与分析。无论是学术研究还是实际应用，PageRank 都是一个强有力的工具。快试试吧，说不定你也能发现隐藏的“明星”节点！✨