Python NetworkX gnp_random_graph用法及代码示例

返回 \(G_{n,p}\) 随机图，也称为 Erdős-Rényi 图或二项式图。

\(G_{n,p}\) 模型以 \(p\) 的概率选择每个可能的边。

参数：

n：int

节点数。

p：浮点数

边创建的概率。

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)

如果为 True，则此函数返回有向图。

注意：

该算法 [2] 在 \(O(n^2)\) 时间内运行。对于稀疏图(即，对于较小的 \(p\) 值)， fast_gnp_random_graph() 是更快的算法。

binomial_graph() 和 erdos_renyi_graph() 是 gnp_random_graph() 的别名。

>>> nx.binomial_graph is nx.gnp_random_graph
True
>>> nx.erdos_renyi_graph is nx.gnp_random_graph
True

参考：

1

16. Erdős and A. Rényi, On Random Graphs, Publ. Math. 6, 290 (1959).

2

5. 14. Gilbert, Random Graphs, Ann. Math. Stat., 30, 1141 (1959).