编制程序实现基于随机图理论构建节点数N=100的随机网络,并分别绘制不同p值情况下的随机网络的度分步,P值分别以0.1为步长从0到1取
时间: 2024-09-19 09:12:46 浏览: 26
要编写程序来实现基于随机图理论构建节点数为100的随机网络并绘制不同p值下度分布曲线,你可以使用Python语言结合如`networkx`库来进行这样的任务。这里是一个简单的步骤指南:
首先,确保已安装了必要的库,如果没有,可以使用`pip install networkx matplotlib`命令安装。
```python
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义节点数
N = 100
# 创建列表,用于存储不同p值对应的网络
degree_distributions = []
# 设置p值范围,以0.1步长从0到1
p_values = np.arange(0, 1, 0.1)
for p in p_values:
# 使用Erdős–Rényi模型生成随机图
G = nx.random_graphs.gnp_random_graph(N, p)
# 计算每个节点的度数
degrees = [node.degree for node in G.nodes]
# 度分布作为频率或概率计算
degree_distribution = list(np.histogram(degrees, bins=np.arange(0, N+2))[0])
# 存储每一步的度分布
degree_distributions.append(degree_distribution)
# 绘制度分布曲线
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlabel('Degree')
ax.set_ylabel('Probability')
ax.plot(range(0, N+2), degree_distributions, label=f"P-values: {p_values}")
ax.legend(title='P-value')
plt.title("Degree distributions of random graphs with varying edge probabilities")
plt.show()
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