Python中gnm_random_graph的用法

gnm_random_graph是networkx包中的函数，用于生成一个具有n个节点和e条边的随机无向图。

Example:
import networkx as nx

#生成具有10个节点和15条边的随机无向图
G = nx.gnm_random_graph(10,15)

在生成的随机图中，如果e大于n*(n-1)/2，则会出现重边和自环。如果e小于n-1，则会出现不连通的图。

相关问题

将网络中的边按照介数中心性大小排序 代码 python

以下是使用 NetworkX 库将网络中的边按照介数中心性大小排序的 Python 代码示例：

import networkx as nx

# 生成一个随机图
G = nx.gnm_random_graph(100, 150)

# 计算边介数中心性
edge_betweenness = nx.edge_betweenness_centrality(G)

# 按照介数中心性大小排序
sorted_edges = sorted(edge_betweenness.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出排序结果
for edge, score in sorted_edges:
    print(edge, score)

该代码首先生成一个具有 100 个节点和 150 条边的随机图，然后计算图中每条边的介数中心性，并使用 sorted() 函数将边按照介数中心性大小进行排序，最后输出排序结果。其中，key=lambda x: x[1] 表示按照字典中键值对的值进行排序。如果需要仅输出排序后的边，可以修改代码如下：

for edge, _ in sorted_edges:
    print(edge)

这样就可以只输出排序后的边了。

网络瓦解代码 python

网络瓦解是一个复杂的问题，其代码实现取决于具体的网络模型和瓦解方式。以下是一个简单的网络瓦解实验的 Python 代码，使用的是 NetworkX 库：

import networkx as nx
import random

# 生成一个随机图
G = nx.gnm_random_graph(100, 150)

# 随机选择一个节点进行删除
node = random.choice(list(G.nodes()))
G.remove_node(node)

# 计算网络连通性
if nx.is_connected(G):
    print("网络未瓦解")
else:
    print("网络已瓦解")

该代码首先生成一个具有 100 个节点和 150 条边的随机图，然后随机选择一个节点进行删除，最后判断网络是否瓦解。这里使用的是最简单的瓦解方式，即删除一个节点。在实际应用中，网络瓦解可能涉及到更加复杂的节点或边的删除方式，需要根据具体情况进行设计。