python生成无标度网络
时间: 2023-07-12 10:09:25 浏览: 86
生成无标度网络可以使用Python中的networkx库来实现。具体步骤如下:
1.导入networkx库,创建一个空的无向图。
```python
import networkx as nx
G = nx.Graph()
```
2.添加一个节点,然后添加m个节点,每个新节点连接到现有节点,并根据度分布概率选择连接的节点。
```python
m = 3
G.add_node(0)
for i in range(1, m):
G.add_node(i)
G.add_edge(i, 0)
```
3.将每个新节点连接到度数较高的节点,根据度分布概率选择连接的节点。
```python
from random import random
for i in range(m, n):
G.add_node(i)
probs = [G.degree(j) for j in range(i)]
probs = [p/sum(probs) for p in probs]
while True:
chosen = np.random.choice(range(i), size=m, p=probs, replace=False)
if len(set(chosen)) == m:
break
for j in chosen:
G.add_edge(i, j)
```
这样就可以生成一个无标度网络了。
相关问题
BA无标度网络模型的python生成
以下是一个简单的Python程序,用于生成BA无标度网络模型:
```python
import networkx as nx
import random
def generate_ba_network(num_nodes, num_edges_to_attach):
# 创建初始图,包含 m 个节点
ba_network = nx.complete_graph(num_edges_to_attach)
# 添加剩余的节点
for i in range(num_edges_to_attach, num_nodes):
# 计算每个节点的度数
degrees = [ba_network.degree(node) for node in ba_network.nodes()]
total_degree = sum(degrees)
# 为新节点随机选择 m 个邻居节点
neighbors = random.choices(list(ba_network.nodes()), weights=degrees, k=num_edges_to_attach)
# 将新节点和选中的邻居节点连接
ba_network.add_node(i)
for neighbor in neighbors:
ba_network.add_edge(i, neighbor)
return ba_network
```
这个程序使用了networkx库来生成BA无标度网络模型。它接受两个参数:num_nodes表示要生成的节点数,num_edges_to_attach表示每个新增节点要连结的邻居节点数。程序首先创建一个包含num_edges_to_attach个节点的完全图作为初始图,然后逐步添加剩余的节点,并将它们连接到现有节点中。在连接每个新节点时,程序会计算每个现有节点的度数,并根据度数分布随机选择num_edges_to_attach个邻居节点。最后,程序返回完整的BA无标度网络模型。
无标度网络模型 python
无标度网络模型是一种复杂网络模型,它的度分布服从幂律分布。在无标度网络中,只有少数节点具有非常高的度,而大多数节点的度较低。这种网络结构常见于许多实际系统,例如互联网、社交网络等。
在Python中,你可以使用NetworkX库来创建和分析无标度网络模型。首先,你需要导入NetworkX库:
```python
import networkx as nx
```
然后,你可以使用`barabasi_albert_graph`函数来生成一个符合无标度网络模型的图。这个函数接受两个参数:节点数量`n`和每个新节点连边数量`m`:
```python
n = 100 # 节点数量
m = 3 # 每个新节点连边数量
graph = nx.barabasi_albert_graph(n, m)
```
生成的`graph`对象就是一个无标度网络模型的图。你可以使用NetworkX库提供的各种函数来分析和可视化这个图,例如计算节点的度分布、计算平均路径长度等。
希望这能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。