networkx如何生成Lfr网络

在生成LFR网络之前，需要安装networkx和numpy等必要的库。然后，可以按照以下步骤生成LFR网络：

1. 导入库和模块：

import networkx as nx
import numpy as np

2. 设置参数：

N = 1000  # 网络节点数
tau1 = 3  # 度分布幂律指数
tau2 = 1.5  # 社区内部节点度分布幂律指数
mu = 0.1  # 边交叉概率
average_degree = 20  # 平均度数

3. 生成LFR网络：

def generate_LFR_graph(N, tau1, tau2, mu, average_degree):
    # 生成社区大小的分布
    community_sizes = nx.utils.powerlaw_sequence(
        N, exponent=tau1, seed=42)
    # 生成社区内部节点度分布
    in_degree_sequence = np.concatenate([
        nx.utils.powerlaw_sequence(
            size, exponent=tau2, seed=42) for size in community_sizes])
    # 生成社区间节点度分布
    out_degree_sequence = np.array(
        [average_degree] * N) - np.array(in_degree_sequence)
    # 去除负度数
    out_degree_sequence[out_degree_sequence < 0] = 0
    # 生成LFR网络
    graph = nx.LFR_benchmark_graph(
        n=N, tau1=tau1, tau2=tau2, mu=mu,
        average_degree=average_degree,
        max_degree=int(1.5 * average_degree),
        min_community=10, seed=42,
        # 以下参数用于确定社区大小分布
        min_degree=1,  # 最小度数
        on_powerlaw=True,  # 开启幂律分布
        overlap=False,  # 是否允许社区重叠
        # 以下参数用于确定社区内部节点度分布
        in_degree_sequence=in_degree_sequence,
        # 以下参数用于确定社区间节点度分布
        out_degree_sequence=out_degree_sequence)
    return graph

4. 调用函数生成LFR网络：

graph = generate_LFR_graph(N, tau1, tau2, mu, average_degree)

这样就可以生成一个符合LFR网络特征的图了。可以使用networkx的其他函数对其进行分析和可视化。