Python NetworkX random_geometric_graph用法及代碼示例

返回維度為 dim 的單位立方體中的隨機幾何圖。

隨機幾何圖模型將n節點均勻地隨機放置在單位立方體中。如果節點之間的距離最多為 radius ，則兩個節點由邊連接。

當SciPy 可用時，使用 KDTree 確定邊。這將時間複雜度從 \(O(n^2)\) 降低到 \(O(n)\) 。

參數：

n：int 或可迭代

節點數或可迭代節點

radius: float：

距離閾值

dim：整數，可選

圖的維度

pos：字典，可選

以節點位置為值的節點鍵控字典。

p：浮點數，可選

使用哪個 Minkowski 距離度量。 p 必須滿足條件 1 <= p <= infinity 。

如果未指定此參數，則使用\(L^2\) 度量(歐幾裏德距離度量)，p = 2。這不應與 Erdős-Rényi 隨機圖的 p 混淆，它表示概率。

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。

返回：

圖形

隨機幾何圖，無向且無自環。每個節點都有一個節點屬性'pos'，該屬性存儲該節點在歐幾裏得空間中的位置，由pos 關鍵字參數提供，或者如果沒有提供pos，則由該函數生成。

注意：

這使用 k -d 樹來構建圖形。

pos 關鍵字參數可用於指定節點位置，因此您可以為位置創建任意分布和域。

例如，要使用均值 (0, 0) 和標準差 2 的節點位置的二維高斯分布：

>>> 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)

參考：

1

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

例子：

在 20 個節點上創建一個隨機幾何圖，如果它們的距離最多為 0.1，則這些節點由一條邊連接：

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