Python語言的強大之處在于它有許多優秀的庫可以用來解決各種問題。其中，處理網絡問題的庫也非常豐富。今天我們要說的是關于Python中的無標度網絡問題。

在網絡分析中，我們經常會遇到度分布不均衡的網絡，而無標度網絡正是其中的一種。但和其他網絡不同的是，無標度網絡的節點度數遵循冪律分布。這意味著網絡中有少量節點擁有極高的度數，而大多數節點的度數較低。

Python中的網絡庫中，networkx是我們最常使用的庫之一。networkx中提供了常用的網絡生成方法，以及常用的網絡分析方法。

import networkx as nx
# 使用networkx自帶的BA模型生成無標度網絡
G = nx.barabasi_albert_graph(1000, 3)
# 統計節點度分布
degree_sequence = sorted([d for n, d in G.degree()], reverse=True)
degree_dict = {i: degree_sequence.count(i) for i in set(degree_sequence)}
# 計算網絡的平均度數、直徑、聚類系數等
avg_deg = sum(degree_sequence) / len(degree_sequence)
diameter = nx.algorithms.distance_measures.diameter(G)
clustering_coefficient = nx.average_clustering(G)

通過以上代碼，我們可以使用networkx自帶的BA模型生成無標度網絡，并統計節點度分布。同時，我們還計算了網絡的平均度數、直徑和聚類系數。

總之，在Python中處理無標度網絡問題，完全沒有問題！使用networkx庫，可以快速生成無標度網絡，同時使用常用的統計和計算方法，可以輕松地查看網絡的基本特征。