Python NetworkX random_geometric_graph用法及代码示例

返回维度为 dim 的单位立方体中的随机几何图。

随机几何图模型将n节点均匀地随机放置在单位立方体中。如果节点之间的距离最多为 radius ，则两个节点由边连接。

当SciPy 可用时，使用 KDTree 确定边。这将时间复杂度从 \(O(n^2)\) 降低到 \(O(n)\) 。

参数：

n：int 或可迭代

节点数或可迭代节点

radius: float：

距离阈值

dim：整数，可选

图的维度

pos：字典，可选

以节点位置为值的节点键控字典。

p：浮点数，可选

使用哪个 Minkowski 距离度量。 p 必须满足条件 1 <= p <= infinity 。

如果未指定此参数，则使用\(L^2\) 度量(欧几里德距离度量)，p = 2。这不应与 Erdős-Rényi 随机图的 p 混淆，它表示概率。

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。

返回：

图形

随机几何图，无向且无自环。每个节点都有一个节点属性'pos'，该属性存储该节点在欧几里得空间中的位置，由pos 关键字参数提供，或者如果没有提供pos，则由该函数生成。

注意：

这使用 k -d 树来构建图形。

pos 关键字参数可用于指定节点位置，因此您可以为位置创建任意分布和域。

例如，要使用均值 (0, 0) 和标准差 2 的节点位置的二维高斯分布：

>>> import random
>>> n = 20
>>> pos = {i: (random.gauss(0, 2), random.gauss(0, 2)) for i in range(n)}
>>> G = nx.random_geometric_graph(n, 0.2, pos=pos)

参考：

1

Penrose, Mathew, Random Geometric Graphs, Oxford Studies in Probability, 5, 2003.

例子：

在 20 个节点上创建一个随机几何图，如果它们的距离最多为 0.1，则这些节点由一条边连接：

>>> G = nx.random_geometric_graph(20, 0.1)