使用networkx，生成10个ER随机图，每个图的边数逐渐增长

好的，我可以回答这个问题。以下是使用networkx在Python中生成10个ER随机图，每个图的边数逐渐增长的代码：

import networkx as nx

for i in range(1, 11):
    n = 10  # 节点数量
    p = i * 0.1  # 概率逐渐增加
    edges = int(n * (n - 1) / 2 * p)  # 计算应有的边数
    G = nx.fast_gnp_random_graph(n, p)
    print(f"第 {i} 个ER随机图：节点数 {n}，边数 {edges}")

此代码将生成10个ER随机图，每个图的节点数都是10个，概率p将每个图的边数逐渐增加(第一个图的p为0.1，第二个为0.2，以此类推)。在每个图中，我们将计算应该有的边数，并将其打印输出。

相关问题

使用networkx，生成10个ER随机图，每个图的边数逐渐增长,每张图是固定边数、节点数的随机图生成算法

可以使用如下代码，生成10个节点数相等、边数逐渐增加的ER随机图：

import networkx as nx

n = 50 # 节点数
m_start = 10 # 初始边数
m_step = 10 # 边数逐渐增加的步长
p = m_start / (n * (n - 1) / 2) # 初始概率

for i in range(10):
    m = m_start + i * m_step # 当前图的边数
    G = nx.erdos_renyi_graph(n, p, seed=None, directed=False)
    while G.number_of_edges() != m:
        if G.number_of_edges() < m:
            e = m - G.number_of_edges()
            p += 1 / (n * (n - 1) / 2)
        else:
            e = G.number_of_edges() - m
            p -= 1 / (n * (n - 1) / 2)
        edges = list(nx.non_edges(G))
        chosen_edges = random.sample(edges, e)
        G.add_edges_from(chosen_edges)
    print('ER随机图 #%d，节点数：%d，边数：%d' % (i+1, n, m))

如果有其他问题，请随时提出。

使用networkx，生成边数固定的ER随机图10个

非常好的问题，我可以回答。下面是使用 networkx 生成边数固定的ER随机图10个的 Python 代码：

import networkx as nx

n = 20   # 顶点数固定为20
p = 0.1  # ER模型中的概率固定为0.1
m = 10   # 边数固定为10

for i in range(10):  # 生成10个图
    G = nx.gnm_random_graph(n, m)  # 生成边数为m的ER随机图
    print(G.edges())   # 输出图的所有边

以上代码生成的每个图都有20个顶点，10条边，可以根据需要修改参数 n、p 和 m。希望可以解决你的问题。

补充：如果你想生成边数和顶点数都固定的一个连通图，可以使用下面的代码：

import random
import networkx as nx

n = 20   # 顶点数固定为20
m = 10   # 边数固定为10

for i in range(10):  # 生成10个图
    G = nx.Graph()   # 创建一个新的无向图
    G.add_nodes_from(range(n))  # 添加20个顶点

    # 每次添加一条随机的边
    while G.number_of_edges() < m:
        u, v = random.sample(range(n), 2)
        G.add_edge(u, v)

    # 如果图不是连通图，重新生成
    while not nx.is_connected(G):
        G = nx.Graph()
        G.add_nodes_from(range(n))
        while G.number_of_edges() < m:
            u, v = random.sample(range(n), 2)
            G.add_edge(u, v)

    print(G.edges())   # 输出图的所有边

以上代码生成的每个图都有20个顶点，10条边，且是连通图。