nx.erdos_renyi_graph可视化代码示例
时间: 2023-08-03 16:06:10 浏览: 105
下面是一个使用 NetworkX 库中的 `nx.erdos_renyi_graph` 函数生成随机图并可视化的示例代码:
```python
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一个包含 10 个节点,每个节点有 0.3 的概率连边的随机图
G = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.3)
# 绘制图形
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()
```
运行这段代码可以得到一个包含 10 个节点,每个节点有 0.3 的概率连边的随机图的可视化结果。你可以在自己的代码中修改节点数和连边概率来生成不同的随机图,并用类似的方法将它们可视化出来。
相关问题
nx.erdos_renyi_graph参数
nx.erdos_renyi_graph函数是NetworkX中用于生成随机图的函数,它有两个必需的参数n和p,以及一个可选的参数seed。
n表示图中节点的数量,p表示任意两个节点之间连边的概率。seed是一个随机数种子,用于控制随机性。如果不提供seed参数,则使用系统时间作为种子。
例如,生成一个包含10个节点,每个节点有50%的概率与另一个节点相连的随机图,可以使用以下代码:
```
import networkx as nx
G = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.5)
```
请注意,生成的图是随机的,每次运行时都会得到不同的结果。
假设我已经用erdos_renyi_graph生成图,怎么在每个节点添加队列
可以使用NetworkX库中的节点属性来添加队列。具体步骤如下:
1. 导入NetworkX库并生成图:
```python
import networkx as nx
# 生成图
G = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.5)
```
2. 遍历图中的每个节点,给每个节点添加一个队列:
```python
from queue import Queue
# 遍历图中的每个节点,给每个节点添加一个队列
for node in G.nodes:
G.nodes[node]['queue'] = Queue()
```
现在,图G中的每个节点都有一个名为'queue'的队列属性。可以使用以下代码来访问每个节点的队列:
```python
for node in G.nodes:
queue = G.nodes[node]['queue']
# 对队列进行操作
```