根据邻接矩阵计算节点度的度分布matlab代码

假设邻接矩阵为A，以下是计算节点度的度分布的Matlab代码：

n = size(A,1); %获取节点数目
degrees = sum(A,2); %计算每个节点的度数
max_degree = max(degrees); %获取最大度数
degree_dist = zeros(max_degree+1,1); %初始化度分布
for i=1:n
degree = degrees(i);
degree_dist(degree+1) = degree_dist(degree+1) + 1;
end

%可视化度分布
bar(0:max_degree,degree_dist);
xlabel('Degree');
ylabel('Frequency');
title('Degree Distribution');

相关问题

复杂网络节点度和度分布计算的matlab代码

首先，节点的度是指该节点与其他节点相连的数量。度分布是指网络中节点度的频率分布情况。

编写matlab代码来计算复杂网络节点度和度分布的步骤如下：

1. 创建网络模型：可以使用现有的网络数据，或者生成随机网络。

2. 计算节点度：对于每个节点，计算其与其他节点相连的数量，即其度数。

3. 统计度分布：计算网络中每个度数的频率分布情况，即每个度数出现的次数。

4. 绘制度分布图：使用matlab可视化工具绘制度分布图，以便更直观地观察网络的度分布情况。

下面是一份简单的matlab代码，可以用来计算一个由邻接矩阵描述的网络的节点度和度分布：

% 输入邻接矩阵
A = [0 1 1 0 0 0;
     1 0 1 0 0 0;
     1 1 0 1 0 0;
     0 0 1 0 1 1;
     0 0 0 1 0 1;
     0 0 0 1 1 0];

% 计算节点度
k = sum(A);

% 统计度分布
bins = 0:max(k);
counts = histc(k,bins);

% 绘制度分布图
bar(bins,counts);
xlabel('节点度');
ylabel('频数');

该代码会输出一个度分布图，x轴表示节点度数，y轴表示节点出现的频数，可以通过观察该图来分析网络的节点度分布情况。

matlab 邻接矩阵怎么转化为度矩阵

在MATLAB中，可以通过以下方法将邻接矩阵转化为度矩阵:

1. 首先，我们需要得到邻接矩阵。假设邻接矩阵为`A`，其中`A(i,j)`表示节点`i`与节点`j`之间是否存在连接。

2. 接下来，我们需要计算每个节点的度。在无向图中，节点的度是与其相连的边的数量。计算每个节点的度可以通过将邻接矩阵的每一行或每一列进行求和得到。

3. 创建一个与邻接矩阵`A`具有相同大小的零矩阵，作为度矩阵。

4. 然后，将每个节点的度放入度矩阵的对应位置。对于节点`i`的度，将其放入度矩阵的第`i`个对角元素位置。

5. 最后，得到的矩阵即为度矩阵。

下面是一个MATLAB代码示例，展示了如何将邻接矩阵转化为度矩阵：

% 假设邻接矩阵为 A
A = [0 1 1; 1 0 1; 1 1 0];

% 计算每个节点的度
degrees = sum(A, 2);

% 创建一个与邻接矩阵 A 具有相同大小的零矩阵作为度矩阵
D = zeros(size(A));

% 将每个节点的度放入度矩阵的对应位置
for i = 1:size(A, 1)
    D(i, i) = degrees(i);
end

% 打印度矩阵 D
disp('度矩阵 D:');
disp(D);

执行以上代码后，将会输出度矩阵`D`，如下所示：

度矩阵 D:
     2     0     0
     0     2     0
     0     0     2

这就是将邻接矩阵转化为度矩阵的过程。度矩阵对于图的度分布、图的连通性等问题具有重要作用。