BA无标度网络图代码

以下是使用Python绘制BA无标度网络图的示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成BA无标度网络
m = 5
n = 100
G = nx.barabasi_albert_graph(n, m)

# 绘制网络图
plt.figure(figsize=(8, 8))
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
nx.draw(G, pos, node_size=50, with_labels=False, alpha=0.8)
plt.show()

在这个代码中，我们使用networkx的barabasi_albert_graph函数生成了一个包含n个节点、每个新节点连接到m个先前节点的BA无标度网络。然后使用spring_layout函数生成节点的布局，并使用draw函数绘制网络图。可以根据需要修改m和n的值，以及节点的大小、标签、透明度等绘图参数。

相关问题

BA无标度网络代码

以下是使用Python生成BA无标度网络的示例代码：

import networkx as nx
import numpy as np

# 创建初始的小网络
m = 5
G = nx.complete_graph(m)

# 添加新节点
n = 100
for i in range(m, n):
    # 计算每个节点的度数
    degrees = np.array([G.degree(j) for j in range(i)])
    # 计算每个节点被连接的概率
    prob = degrees / np.sum(degrees)
    # 选择一个节点进行连接
    targets = np.random.choice(i, size=m, replace=False, p=prob)
    # 添加新节点并连接
    G.add_node(i)
    for t in targets:
        G.add_edge(i, t)

在这个代码中，我们首先创建了一个包含m个节点的完全图作为初始网络。然后，从m开始往网络中添加新节点，每次添加一个节点并与之前的节点建立连接。连接的概率与节点的度数成正比，使用numpy的随机选择函数进行节点选择。最终生成了一个包含n个节点的BA无标度网络。可以根据需要修改m和n的值。

请用matlab写一段生成BA无标度网络的代码

好的，以下是一个生成BA无标度网络的MATLAB代码示例：

% 定义网络节点数和每次新增节点连接数
N = 100; % 节点数
m = 3; % 每次新增节点的连接数

% 初始化网络，从 m+1 个节点开始
G = graph();
G = addnode(G, m+1);

% 初始化度数序列和节点序列
degrees = ones(1, m+1) * m;
nodes = 1:(m+1);

% 依次新增 N-m-1 个节点
for i = m+2:N
    % 从节点序列中随机选择 m 个节点
    new_nodes = randsample(nodes, m, true, degrees);
    
    % 将新增节点与选中的节点相连
    G = addedge(G, i, new_nodes);
    
    % 更新度数序列和节点序列
    degrees = [degrees, m];
    degrees(new_nodes) = degrees(new_nodes) + 1;
    nodes = [nodes, i];
end

% 绘制网络图
plot(G);

这个代码使用MATLAB自带的graph函数库来构建网络，依次新增节点并与已有节点相连，直到达到指定的节点数。新增节点的选择是基于度数序列的概率分布进行的。最后，使用MATLAB的plot函数绘制网络图。