networkx学习笔记2：四种网络模型

2019-11-06 09:18:36

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四种网络模型：规则图，ER随机图，WS小世界网络，BA无标度网络""" 规则图： random_graphs.random_regular_graph(d, n)方法可以生成一个含有n个节点，每个节点有d个邻居节点的规则图"""RG = nx.random_graphs.random_regular_graph(3, 20) # 随机生成20个节点，每个节点的度都是3，构成一个网络图pos = nx.spectral_layout(RG) # 图形样式，这里是根据图的拉普拉斯特征向量排列节点的nx.draw(RG, pos, with_labels=False, node_size=30) # 绘制图形plt.show()""" ER随机图：以概率p连接N个节点中的每一对节点。用random_graphs.erdos_renyi_graph(n,p)方法生成一个含有n个节点、以概率p连接的ER随机图"""ER = nx.random_graphs.erdos_renyi_graph(20, 0.2) # 随机生成20个节点，节点间的连接概率都是0.2pos = nx.shell_layout(ER) # 图形样式，这里是节点在同心圆上分布nx.draw(ER, pos, with_labels=False, node_size=30)plt.show()""" WS小世界网络：用random_graphs.watts_strogatz_graph(n, k, p)方法生成一个含有n个节点、每个节点有k个邻居、以概率p随机化重连边的WS小世界网络。"""WS = nx.random_graphs.watts_strogatz_graph(20, 4, 0.3)pos = nx.circular_layout(WS) # 图形样式，这里是节点在一个圆环上均匀分布nx.draw(WS, pos, with_labels=False, node_size=30)plt.show()""" BA无标度网络用random_graphs.barabasi_albert_graph(n, m)方法生成一个含有n个节点、每次加入m条边的BA无标度网络"""BA = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(20, 1)pos = nx.sPRing_layout(BA) # 图形的布局样式，这里是中心放射状nx.draw(BA, pos, with_labels=False, node_size=30, node_color='black')plt.show()nx.draw()方法，至少接受一个参数：待绘制的网络G参数：运行样式： - `node_size`: 指定节点的尺寸大小(默认是300) - `node_color`: 指定节点的颜色 (默认是红色，可以用字符串简单标识颜色，例如'r'为红色，'b'为绿色等) - `node_shape`: 节点的形状（默认是圆形，用字符串'o'标识） - `alpha`: 透明度 (默认是1.0，不透明，0为完全透明) - `width`: 边的宽度 (默认为1.0) - `edge_color`: 边的颜色(默认为黑色) - `style`: 边的样式(默认为实现，可选： solid|dashed|dotted,dashdot) - `with_labels`: 节点是否带标签（默认为True） - `font_size`: 节点标签字体大小 (默认为12) - `font_color`: 节点标签字体颜色（默认为黑色）运用布局： circular_layout：节点在一个圆环上均匀分布 random_layout：节点随机分布 shell_layout：节点在同心圆上分布 spring_layout：用Fruchterman-Reingold算法排列节点（样子类似多中心放射状） spectral_layout：根据图的拉普拉斯特征向量排列节点添加文本：用plt.title()方法可以为图形添加一个标题，该方法接受一个字符串作为参数。fontsize参数用来指定标题的大小。例如：plt.title("BA Networks", fontsize = 20)。如果要在任意位置添加文本，则可以采用plt.text()方法。

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规则图：这里写图片描述