请用matlab写一段生成BA无标度网络的代码

好的，以下是一个生成BA无标度网络的MATLAB代码示例：

% 定义网络节点数和每次新增节点连接数
N = 100; % 节点数
m = 3; % 每次新增节点的连接数

% 初始化网络，从 m+1 个节点开始
G = graph();
G = addnode(G, m+1);

% 初始化度数序列和节点序列
degrees = ones(1, m+1) * m;
nodes = 1:(m+1);

% 依次新增 N-m-1 个节点
for i = m+2:N
    % 从节点序列中随机选择 m 个节点
    new_nodes = randsample(nodes, m, true, degrees);
    
    % 将新增节点与选中的节点相连
    G = addedge(G, i, new_nodes);
    
    % 更新度数序列和节点序列
    degrees = [degrees, m];
    degrees(new_nodes) = degrees(new_nodes) + 1;
    nodes = [nodes, i];
end

% 绘制网络图
plot(G);

这个代码使用MATLAB自带的graph函数库来构建网络，依次新增节点并与已有节点相连，直到达到指定的节点数。新增节点的选择是基于度数序列的概率分布进行的。最后，使用MATLAB的plot函数绘制网络图。

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请用matlab写一段生成有向加权BA无标度网络的代码

好的，以下是一个生成有向加权BA无标度网络的MATLAB代码示例：

% 定义网络节点数和每次新增节点连接数
N = 100; % 节点数
m = 3; % 每次新增节点的连接数

% 初始化网络，从 m+1 个节点开始
G = digraph();
G = addnode(G, m+1);

% 初始化度数序列和节点序列
in_degrees = ones(1, m+1) * m;
out_degrees = ones(1, m+1) * m;
nodes = 1:(m+1);

% 依次新增 N-m-1 个节点
for i = m+2:N
    % 从节点序列中随机选择 m 个节点
    new_nodes = randsample(nodes, m, true, in_degrees);
    
    % 将新增节点与选中的节点相连
    weights = rand(1, m) + 1; % 生成随机边权
    G = addedge(G, i, new_nodes, weights);
    
    % 更新度数序列和节点序列
    in_degrees = [in_degrees, m];
    in_degrees(new_nodes) = in_degrees(new_nodes) + 1;
    out_degrees = [out_degrees, m];
    out_degrees(i) = out_degrees(i) + m;
    nodes = [nodes, i];
end

% 绘制网络图
plot(G, 'EdgeLabel', G.Edges.Weight);

这个代码与上一个代码类似，不同之处在于这里使用了MATLAB自带的digraph函数库来构建有向加权网络。新增节点的选择仍然是基于度数序列的概率分布进行的。在新增节点与已有节点相连时，生成了随机的边权，并使用addedge函数添加边和边权。最后，使用MATLAB的plot函数绘制网络图，并将边权标注在边上。

用networkx中的函数生成BA无标度网络

你可以使用 `networkx` 中的 `barabasi_albert_graph(n, m)` 函数来生成一个 BA 无标度网络，其中 `n` 表示节点数，`m` 表示每个新加入的节点连接到现有节点数。

以下是一个简单的例子：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成 BA 无标度网络
n = 100
m = 3
BA_graph = nx.barabasi_albert_graph(n, m)

# 可视化网络
nx.draw(BA_graph, with_labels=False, node_size=30)
plt.show()

这将生成一个包含 100 个节点，每个新节点连接到 3 个现有节点的 BA 无标度网络，并将其可视化。你可以根据需要调整节点数和每个新节点的连接数。