networkx随机图生成

导入包

import networkx as nx   #导入networkx包
import random           #导入random包
import matplotlib.pyplot as plt #导入画图工具包

新建图

G = nx.Graph()          #建立无向图
H = nx.path_graph(100) #添加节点
G.add_nodes_from(H)     #添加节点

随机概率添加边的函数

def rand_edge(vi,vj,p=0.2):     #默认概率p=0.1probability =random.random()#生成随机小数if(probability<p):            #如果小于pG.add_edge(vi,vj)         #连接vi和vj节点

添加边

i=0
while (i<100):j=0while(j<i):rand_edge(i,j)       #调用rand_edge()j +=1i +=1

matplotlib画图

连通子图


number_components = nx.number_connected_components(G)
largest_components = max(nx.connected_components(G), key=len)
print("最大连通子图:" + str(largest_components))
print("最大连通子图长度："+ str(len(largest_components)))
print("连通子图个数: "+str(nx.number_connected_components(G)))

节点的度

nx.degree(G)
DVweight = G.degree()
degree_sum = sum(span for n, span in DVweight)         #各节点度数之和
degree_max = max(span for n, span in DVweight)     #节点最大度数

代码

import networkx as nx     #导入networkx包
import random             #导入random包
import matplotlib.pyplot as pltG = nx.Graph()
H = nx.path_graph(100)
G.add_nodes_from(H)def rand_edge(vi,vj,p=0.2):probability =random.random()if(probability<p):G.add_edge(vi,vj)
i=0
while (i<100):j=0while(j<i):rand_edge(i,j)j +=1i +=1number_components = nx.number_connected_components(G)
largest_components = max(nx.connected_components(G), key=len)
nx.degree(G)
DVweight = G.degree()
degree_sum = sum(span for n, span in DVweight)         #各节点度数之和
degree_max = max(span for n, span in DVweight)     #节点最大度数print("度数之和: " + str(degree_sum))
print("节点最大度数：" + str(degree_max))
print("最大连通子图:" + str(largest_components))
print("最大连通子图长度："+ str(len(largest_components)))
print("连通子图个数: "+str(nx.number_connected_components(G)))
nx.draw_networkx(G, with_labels=True)
plt.show()

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