没有randomGraph

没有randomGraph这个函数，但是可以通过其他方式生成随机图。常见的方法有以下几种：

1. Erdos-Renyi模型：根据给定的节点数和边的概率，随机地将边添加到图中。可以使用随机数生成器来确定是否添加边。

2. Watts-Strogatz模型：首先创建一个具有规则结构的图，然后以一定的概率重新连接图中的边，从而生成一个随机图。

3. Barabasi-Albert模型：从一个初始节点开始，逐步添加新节点，并与已有节点建立连接。新节点连接到已有节点的概率与已有节点的度数成正比。

这些方法可以根据需要生成不同类型的随机图，如随机网络、小世界网络和无标度网络等。如果你有具体的需求或者更多的问题，请告诉我，我会尽力帮助你解答。

相关问题

plotly有没有Image函数

是的，Plotly 的 Python 库中提供了 `plotly.graph_objects` 模块，其中包括 `Image` 类用于绘制图像。

是一个简单的例子，演示如何使用 `Image` 类绘制图像：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# 生成一张随机的 100x100 的灰度图像
img = np.random.randint(0, 256, size=(100, 100)).astype(np.uint8)

# 创建 Image 对象
fig = go.Figure(go.Image(z=img))

# 设置图像的颜色映射
fig.update_layout(images=[dict(
    x=0,
    sizex=1,
    y=0,
    sizey=1,
    sizing="stretch",
    opacity=1,
    layer="below",
    source="https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/custom_heatmap_colorscale.png")])

# 显示图像
fig.show()

在这个例子中，我们首先生成了一个随机的 100x100 的灰度图像，然后创建了一个 `Image` 对象，将图像传递给 `z` 参数。接着，我们通过 `update_layout` 方法设置了图像的颜色映射，最后调用 `show` 方法显示图像。

需要注意的是，`Image` 类只能绘制灰度图像或 RGB 图像。如果需要绘制其他类型的图像，可以考虑先将图像转换成灰度图像或 RGB 图像。

boost Graph 动态生成最小生成树详细示例

下面是一个使用 Boost Graph Library 的示例程序，生成一个随机图并计算最小生成树：

#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/random.hpp>
#include <boost/graph/prim_minimum_spanning_tree.hpp>

using namespace boost;

int main()
{
    typedef adjacency_list<vecS, vecS, undirectedS, 
                            no_property, property<edge_weight_t, int>> Graph;

    Graph G;

    // 生成一个随机图
    generate_random_graph(G, 10, 15, mt19937(42));

    // 生成一个随机权重
    property_map<Graph, edge_weight_t>::type weight_map = get(edge_weight, G);
    graph_traits<Graph>::edge_iterator ei, ei_end;
    for (tie(ei, ei_end) = edges(G); ei != ei_end; ++ei)
        weight_map[*ei] = rand() % 100;

    // 计算最小生成树
    std::vector<graph_traits<Graph>::edge_descriptor> tree;
    prim_minimum_spanning_tree(G, std::back_inserter(tree));

    // 输出最小生成树的边和权重
    std::cout << "Minimum Spanning Tree:" << std::endl;
    for (auto e : tree)
        std::cout << source(e, G) << " -- " << target(e, G)
                  << " with weight of " << weight_map[e] << std::endl;

    return 0;
}

这个程序使用 `adjacency_list` 表示图，其中每个节点存储在一个 `vector` 中，边没有任何属性，但有一个 `edge_weight_t` 属性表示权重。我们使用 `generate_random_graph` 函数生成一个随机图，然后为每条边分配一个随机权重。最后，我们使用 `prim_minimum_spanning_tree` 函数计算最小生成树，并将结果输出到控制台。