Python NetworkX planted_partition_graph用法及代码示例

返回种植的l-partition 图。

该模型将具有 n=l*k 个顶点的图划分为 l 个组，每个组有 k 个顶点。同一组的顶点以概率p_in链接，不同组的顶点以概率p_out链接。

参数：

l：int

组数

k：int

每组的顶点数

p_in：浮点数

连接组内顶点的概率

p_out：浮点数

组间连接顶点的概率

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。

directed：布尔，可选(默认=假)

如果 True 返回有向图

返回：

G：NetworkX 图表或DiGraph

种植l-partition图

抛出：

NetworkXError

如果 p_in,p_out 不在 [0,1] 或

参考：

1

A. Condon, R.M. Karp, Algorithms for graph partitioning on the planted partition model, Random Struct. Algor. 18 (2001) 116-140.

2

Santo Fortunato ‘Community Detection in Graphs’ Physical Reports Volume 486, Issue 3-5 p. 75-174. https://arxiv.org/abs/0906.0612

例子：

>>> G = nx.planted_partition_graph(4, 3, 0.5, 0.1, seed=42)