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Python NetworkX gaussian_random_partition_graph用法及代码示例

本文简要介绍 networkx.generators.community.gaussian_random_partition_graph 的用法。

用法:

gaussian_random_partition_graph(n, s, v, p_in, p_out, directed=False, seed=None)

生成高斯随机分区图。

高斯随机分区图是通过创建 k 个分区来创建的,每个分区的大小取自均值 s 和方差 s/v 的正态分布。节点在集群内以概率 p_in 连接,在集群之间以概率 p_out[1] 连接

参数

nint

图中的节点数

s浮点数

平均簇大小

v浮点数

形状参数。簇大小分布的方差为 s/v。

p_in浮点数

集群内连接的概率。

p_out浮点数

集群间连接的概率。

directed布尔值,可选默认值=False

是否创建有向图

seed整数、random_state 或无(默认)

随机数生成状态的指示符。请参阅随机性。

返回

GNetworkX 图表或DiGraph

高斯随机分区图

抛出

NetworkXError

如果 s > n 如果 p_in 或 p_out 不在 [0,1] 中

注意

请注意,分区的数量取决于 s、v 和 n,并且最后一个分区可能要小得多,因为它的大小可以简单地填充节点 [1]

参考

1

Ulrik Brandes, Marco Gaertler, Dorothea Wagner, Experiments on Graph Clustering Algorithms, In the proceedings of the 11th Europ. Symp. Algorithms, 2003.

例子

>>> G = nx.gaussian_random_partition_graph(100, 10, 10, 0.25, 0.1)
>>> len(G)
100

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注:本文由纯净天空筛选整理自networkx.org大神的英文原创作品 networkx.generators.community.gaussian_random_partition_graph。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。