networkx中怎么构造ER随机图有向图

在 NetworkX 中构造ER随机有向图的方法是使用 `gnp_random_graph` 函数，设置参数 `directed=True` 即可构造ER随机有向图。例如，构造含10个节点、平均度数为2的ER随机有向图可以使用以下代码：

import networkx as nx

n = 10  # 节点数
p = 0.2  # 边密度
G = nx.gnp_random_graph(n, p, directed=True)

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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。