1. 导入必要的库

   • 使用networkx导入模块,用于数据生成和分析。
   • 使用matplotlib.pyplot导入库,用于数据可视化。
   • 使用geopandas导入库，用于地图绘制（可选）。
   • 使用d3.js导入库，用于D3.js绘图（可选）。
   • 使用pandas导入库,用于数据处理和分析。

2. 选择数据集

   • 从networkx中生成随机图，例如使用gnp_graph(n, p)。
   • 或选择已有数据集，如bipartite_graph或karate_clique。

3. 导入全局节点

   • 使用global_nodes函数导入全局节点,获取节点属性。

4. 设置节点属性

   • 使用networkx.set_node_attributes函数设置节点的颜色、大小、形状等属性。

5. 可视化图

   • 使用networkx.draw函数绘制图，加入节点和边的属性，如颜色、标签。

6. 分析全局节点

   • 使用networkx.degree获取度数分布。
   • 使用networkx.clustering获取聚类系数。
   • 使用networkx.betweenness获取中心性指标（如BFS优先级）。

7. 生成图表

   • 使用matplotlib.pyplot绘制分析结果图表，如柱状图、折线图或散点图。

8. 实验部分

   • 选择不同的图类型（有向、无向、混合图）进行分析,生成相应的图表。
   • 根据图表进行进一步的分析和解释。

通过以上步骤，逐步完成全局节点的分析,掌握数据可视化和网络分析的基本技能。