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。