BA无标度网络代码

以下是使用Python生成BA无标度网络的示例代码：

import networkx as nx
import numpy as np

# 创建初始的小网络
m = 5
G = nx.complete_graph(m)

# 添加新节点
n = 100
for i in range(m, n):
    # 计算每个节点的度数
    degrees = np.array([G.degree(j) for j in range(i)])
    # 计算每个节点被连接的概率
    prob = degrees / np.sum(degrees)
    # 选择一个节点进行连接
    targets = np.random.choice(i, size=m, replace=False, p=prob)
    # 添加新节点并连接
    G.add_node(i)
    for t in targets:
        G.add_edge(i, t)

在这个代码中，我们首先创建了一个包含m个节点的完全图作为初始网络。然后，从m开始往网络中添加新节点，每次添加一个节点并与之前的节点建立连接。连接的概率与节点的度数成正比，使用numpy的随机选择函数进行节点选择。最终生成了一个包含n个节点的BA无标度网络。可以根据需要修改m和n的值。

相关问题

ba无标度网络代码matlab

Ba无标度网络（Barabási-Albert Model, BA模型），是一种描述复杂网络增长动力学的数学模型。在MATLAB中，你可以使用`netgen`函数或者`baweb`工具箱来生成这种随机无标度网络。

以下是使用`baweb`工具的一个简单示例：

% 导入baweb工具箱
if ~isToolboxInstalled('baweb')
    disp('BAWEB toolbox not installed. Please install it first.');
else
    % 定义网络参数
    nVertices = 100; % 节点数
    m = 4;          % 连接每个新节点的旧节点数量

    % 生成BA无标度网络
    G = baweb(nVertices, m);
    
    % 查看网络属性
    properties(G)
end

在这个例子中，`nVertices`是网络中的顶点（节点）数量，`m`是每个新加入的节点连接到已有节点的数量。`baweb`会返回一个`graph`类型的对象，你可以进一步研究它的结构、分析连通性和计算其他网络特性。

BA无标度网络图代码

以下是使用Python绘制BA无标度网络图的示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成BA无标度网络
m = 5
n = 100
G = nx.barabasi_albert_graph(n, m)

# 绘制网络图
plt.figure(figsize=(8, 8))
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
nx.draw(G, pos, node_size=50, with_labels=False, alpha=0.8)
plt.show()

在这个代码中，我们使用networkx的barabasi_albert_graph函数生成了一个包含n个节点、每个新节点连接到m个先前节点的BA无标度网络。然后使用spring_layout函数生成节点的布局，并使用draw函数绘制网络图。可以根据需要修改m和n的值，以及节点的大小、标签、透明度等绘图参数。