SciPy中提供了許多用于復雜網絡建模和分析的功能和工具。以下是一些常用的方法和工具：
生成隨機網絡：使用scipy.stats中的概率分布函數生成各種類型的隨機網絡，比如ER隨機圖、Watts-Strogatz小世界網絡、Barabasi-Albert無標度網絡等。
網絡描述統計量：使用networkx庫計算網絡的各種描述統計量，比如節點度分布、平均路徑長度、聚類系數、網絡直徑等。
社區檢測：使用networkx庫中的社區檢測算法，比如Louvain算法、譜聚類算法等，來發現網絡中的社區結構。
中心性分析：使用networkx庫計算網絡中各節點的中心性指標，比如度中心性、介數中心性、緊密中心性等，來衡量節點在網絡中的重要性。
模塊化分析：使用scipy.cluster中的層次聚類算法或networkx庫中的模塊性算法，來識別網絡中的模塊結構。
基于圖論的算法：使用networkx庫中的圖論算法，比如最短路徑算法、最小生成樹算法、最大流最小割算法等，來解決復雜網絡中的問題。
通過以上工具和方法，可以對復雜網絡進行建模和分析，從而更好地理解網絡的結構和功能。
