Python NetworkX degree_mixing_matrix用法及代碼示例

返回屬性的混合矩陣。

參數：

G：圖形

NetworkX 圖形對象。

x: string (‘in’,’out’)：

源節點的度數類型(僅限有向圖)。

y: string (‘in’,’out’)：

目標節點的度數類型(僅限有向圖)。

nodes: list or iterable (optional)：

僅使用容器中的節點構建矩陣。默認為所有節點。

weight: string or None, optional (default=None)：

保存用作權重的數值的邊屬性。如果沒有，則每條邊的權重為 1。度數是與節點相鄰的邊權重的總和。

normalized：布爾(默認=真)

如果為 False，則返回計數，如果為 True，則返回概率。

mapping：字典，可選

從節點度映射到矩陣中的整數索引。如果未指定，將使用任意順序。

返回：

m: numpy 數組

節點度數發生的計數或聯合概率。

注意：

度數混合矩陣的定義因矩陣是否應包含未出現的度數值的行而異。這裏我們不包括這樣的empty-rows。但是您可以通過輸入包含這些值的mapping 來強製它們出現。請參閱示例。

例子：

>>> G = nx.star_graph(3)
>>> mix_mat = nx.degree_mixing_matrix(G)
>>> mix_mat[0, 1]  # mixing from node degree 1 to node degree 3
0.5

如果您希望每個可能的度數都顯示為一行，即使沒有節點具有該度數，請使用mapping，如下所示，

>>> max_degree = max(deg for n, deg in G.degree)
>>> mapping = {x: x for x in range(max_degree + 1)} # identity mapping
>>> mix_mat = nx.degree_mixing_matrix(G, mapping=mapping)
>>> mix_mat[3, 1]  # mixing from node degree 3 to node degree 1
0.5