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Python NetworkX scale_free_graph用法及代码示例


本文简要介绍 networkx.generators.directed.scale_free_graph 的用法。

用法:

scale_free_graph(n, alpha=0.41, beta=0.54, gamma=0.05, delta_in=0.2, delta_out=0, create_using=None, seed=None)

返回 scale-free 有向图。

参数

n整数

图中的节点数

alpha浮点数

根据入度分布随机选择的添加连接到现有节点的新节点的概率。

beta浮点数

在两个现有节点之间添加边的概率。一个现有节点是根据入度分布随机选择的,另一个是根据out-degree 分布随机选择的。

gamma浮点数

根据out-degree 分布随机选择的添加连接到现有节点的新节点的概率。

delta_in浮点数

从度数分布中选择节点的偏差。

delta_out浮点数

从out-degree 分布中选择节点的偏差。

create_usingNetworkX 图构造函数,可选

默认值为MultiDiGraph 3 周期。如果是图形实例,请先使用它而不先清除。如果是图构造函数,调用它来构造一个空图。

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。

注意

alphabetagamma 的总和必须为 1。

参考

1

B. Bollobás, C. Borgs, J. Chayes, and O. Riordan, Directed scale-free graphs, Proceedings of the fourteenth annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 132-139, 2003.

例子

在一百个节点上创建一个scale-free 图:

>>> G = nx.scale_free_graph(100)

相关用法


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.directed.scale_free_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。