第二个er网络其平均度为10

好的，我可以按照您的要求生成一个平均度为10的ER网络。在ER网络中，每个节点的度数是一个随机变量，其期望度数为$(n-1)p$，其中$n$是节点数，$p$是连接概率。因此，要生成平均度为10的ER网络，我们需要找到一个合适的$p$值。

由于期望度数为$(n-1)p$，平均度为10表示期望度数为10，因此我们可以解出$p$的值：

$$(n-1)p = 10$$

$$p = \frac{10}{n-1}$$

因此，我们可以使用上面计算出的$p$值来生成ER网络。

# 定义节点个数和平均度
n = 2000
k = 10

# 计算连接概率
p = k / (n-1)

# 生成ER网络
g = nx.Graph()
for i in range(n):
    for j in range(i+1, n):
        if random.random() < p:
            g.add_edge(i, j)

现在，我们已经生成了一个平均度为10的ER网络。请注意，由于这是一个随机过程，每次生成的网络都可能稍有不同。

相关问题

python生成平均度为4的er网络

ER网络（Erdős-Rényi网络）是一种随机图模型，其中节点对以一定的概率连接。

要生成一个平均度为4的ER网络，我们可以按照以下步骤进行：

1. 导入Python的networkx库，它提供了用于创建和操作图形结构的函数和方法。

2. 创建一个空的图对象，使用networkx库的Graph()函数。

3. 定义节点数n和平均度avg_degree。由于ER网络的度数是一个随机变量，实际上的平均度可能会有所偏差。

4. 使用networkx库的add_nodes_from()函数向图中添加n个节点。

5. 循环遍历所有节点对的组合，使用random库的random()函数生成0到1之间的随机数。

6. 如果生成的随机数小于平均度除以节点数减一，即avg_degree / (n - 1)，则将这两个节点连接起来。可以使用networkx库的add_edge()函数连接两个节点。

7. 重复步骤6，直到所有的节点对都被遍历一遍。

8. 打印图的信息，可以使用networkx库的节点数函数和边数函数。

下面是具体的代码实现：

import networkx as nx
import random

# 创建一个图对象
G = nx.Graph()

# 定义节点数和平均度
n = 100
avg_degree = 4

# 添加节点
G.add_nodes_from(range(n))

# 遍历所有节点对
for i in range(n):
    for j in range(i+1, n):
        # 生成随机数
        rand = random.random()
        # 如果随机数小于平均度除以节点数减一
        if rand < avg_degree / (n - 1):
            # 连接这两个节点
            G.add_edge(i, j)

# 打印图的信息
print("节点数:", G.number_of_nodes())
print("边数:", G.number_of_edges())

执行以上代码，将生成一个平均度约为4的ER网络。注：由于ER网络的度数是一个随机变量，每次运行代码结果可能会有所不同。

构架生成一个ER-ER双层网络，其中每层包含2000个节点。不同层的节点间存在一对一的层间边互连。上层网络为信息层，其平均度为20（<k> = 20），下层网络为接触层，其平均度为10（<k> = 10）

好的，按照您的要求，我将生成一个ER-ER双层网络，其中上层（信息层）和下层（接触层）都包含2000个节点。不同层之间的节点是一一对应的，每个节点都在上层和下层中存在。

首先，我们需要生成两个ER网络，一个用作上层（信息层），一个用作下层（接触层）。为了使上层平均度为20，我们可以使用类似于上一个问题中的方法来计算连接概率：

$$(n-1)p_{info} = 20$$

$$p_{info} = \frac{20}{n-1}$$

同样，为了使下层平均度为10，我们可以使用类似的方法来计算下层的连接概率：

$$(n-1)p_{contact} = 10$$

$$p_{contact} = \frac{10}{n-1}$$

接下来，我们需要在两个网络之间添加层间边。由于每个节点都在上层和下层中存在，因此我们可以将层间边添加为一对一的连接。具体来说，我们可以通过在两个网络中选择相应的节点，来将它们之间添加一条连接。

# 定义节点个数和平均度
n = 2000
k_info = 20
k_contact = 10

# 计算连接概率
p_info = k_info / (n-1)
p_contact = k_contact / (n-1)

# 生成信息层ER网络
info_net = nx.Graph()
for i in range(n):
    for j in range(i+1, n):
        if random.random() < p_info:
            info_net.add_edge(i, j)

# 生成接触层ER网络
contact_net = nx.Graph()
for i in range(n):
    for j in range(i+1, n):
        if random.random() < p_contact:
            contact_net.add_edge(i, j)

# 添加层间边
for i in range(n):
    info_node = i
    contact_node = i
    info_net.add_edge(info_node, contact_node)

现在，我们已经生成了一个ER-ER双层网络，其中上层（信息层）和下层（接触层）都包含2000个节点，并且每个节点都在上层和下层中存在。不同层之间的节点是一一对应的，每个节点都与其在另一层中对应的节点相连。上层的平均度为20，下层的平均度为10。请注意，由于这是一个随机过程，每次生成的网络都可能稍有不同。