Python NetworkX scale_free_graph用法及代碼示例

返回 scale-free 有向圖。

參數：

n：整數

圖中的節點數

alpha：浮點數

根據入度分布隨機選擇的添加連接到現有節點的新節點的概率。

beta：浮點數

在兩個現有節點之間添加邊的概率。一個現有節點是根據入度分布隨機選擇的，另一個是根據out-degree 分布隨機選擇的。

gamma：浮點數

根據out-degree 分布隨機選擇的添加連接到現有節點的新節點的概率。

delta_in：浮點數

從度數分布中選擇節點的偏差。

delta_out：浮點數

從out-degree 分布中選擇節點的偏差。

create_using：NetworkX 圖構造函數，可選

默認值為MultiDiGraph 3 周期。如果是圖形實例，請先使用它而不先清除。如果是圖構造函數，調用它來構造一個空圖。

seed：整數、random_state 或無(默認)

隨機數生成狀態的指示符。請參閱隨機性。

注意：

alpha 、 beta 和 gamma 的總和必須為 1。

參考：

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：

在一百個節點上創建一個scale-free 圖：

>>> G = nx.scale_free_graph(100)