ba无标度网络模型 python

你可以使用 NetworkX 包来实现无标度网络模型。下面是一个简单的 Python 代码示例：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node(1)

# 添加边
G.add_edge(1, 2)

# 使用 BA 算法生成无标度网络模型
n = 1000
m = 3
G = nx.barabasi_albert_graph(n, m)

# 绘制网络图
nx.draw(G, node_size=10)

plt.show()

在这个示例中，我们使用 NetworkX 中的 `barabasi_albert_graph()` 函数来生成一个具有 1000 个节点和每个节点 3 条边的无标度网络模型。你可以调整 `n` 和 `m` 的值来改变生成的网络模型的规模和结构。最后，我们使用 `draw()` 函数和 `matplotlib` 包来绘制网络图。

相关问题

BA无标度网络模型python

BA无标度网络是一种复杂网络模型，特点是节点的度数分布呈幂律分布，即少数节点拥有大量连接，大部分节点只有少量连接。在Python中可以使用networkx库进行BA无标度网络的构建。

下面是一个简单的BA无标度网络的Python代码示例：

import networkx as nx
import random

n = 100 # 节点数
m = 3 # 每次新增节点时，与现有节点连边数目

# 创建初始的m个节点的完全图
G = nx.complete_graph(m)

# 依次新增n-m个节点
for i in range(m, n):
    # 计算所有节点的度数之和
    total_degree = sum([G.degree(j) for j in range(i)])
    # 对于每个新增节点，随机选择m个已有节点连边
    new_edges = []
    while len(new_edges) < m:
        rand_num = random.uniform(0, total_degree)
        tmp_sum = 0
        for j in range(i):
            tmp_sum += G.degree(j)
            if tmp_sum > rand_num:
                if (j, i) not in new_edges and i != j:
                    new_edges.append((i, j))
                break
    # 将新增节点与已有节点连边
    G.add_edges_from(new_edges)

# 可以通过以下语句输出节点的度数分布
print(nx.degree_histogram(G))

运行以上代码，会生成一个包含100个节点的BA无标度网络，每次新增节点时，与现有节点连边数目为3。可以通过输出节点的度数分布来验证BA无标度网络的特点。

BA无标度网络模型python代码

以下是一个简单的BA无标度网络模型的Python代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def barabasi_albert(n, m):
    # 创建初始图，包含两个连接的节点
    G = nx.Graph()
    G.add_nodes_from(range(m))
    edges = [(0, 1)]
    G.add_edges_from(edges)

    # 添加新节点
    for i in range(m, n):
        # 计算新节点连接的边
        probs = list(dict(nx.degree(G)).values())
        probs = [p / sum(probs) for p in probs]
        new_edges = np.random.choice(range(i), size=m, replace=False, p=probs)
        new_edges = [(i, e) for e in new_edges]
        edges += new_edges
        G.add_edges_from(new_edges)

    return G

n = 1000  # 节点数
m = 2     # 每个新节点连接的边数
G = barabasi_albert(n, m)

# 可视化网络
nx.draw(G, node_size=10)
plt.show()

这段代码使用了 NetworkX 库来创建和可视化网络。函数 `barabasi_albert` 接受两个参数：节点数 `n` 和每个新节点连接的边数 `m`。它首先创建一个包含两个连接的节点的初始图，然后在每个新节点上添加 `m` 条边。新节点连接的边是根据现有节点的度数分布随机选择的。最后，它返回一个 NetworkX 图对象。在主函数中，我们使用 `nx.draw` 函数可视化网络。