Python NetworkX random_partition_graph用法及代码示例

返回具有大小分区的随机分区图。

分区图是大小由 s 定义的社区的图。同一组中的节点以概率 p_in 连接，不同组的节点以概率 p_out 连接。

参数：

sizes：整数列表

组的大小

p_in：浮点数

组中边的概率

p_out：浮点数

组间边的概率

directed：布尔可选，默认=假

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：

G：NetworkX 图表或DiGraph

大小 sum(gs) 的随机分区图

抛出：

NetworkXError

如果 p_in 或 p_out 不在 [0,1] 中

注意：

这是[1]中说明的planted-l-partition的概括。它允许创建任何规模的组。

分区存储为图形属性‘partition’。

参考：

1

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.random_partition_graph([10, 10, 10], 0.25, 0.01)
>>> len(G)
30
>>> partition = G.graph["partition"]
>>> len(partition)
3