네트워크에서 연결 그래프를 만드는 방법

Question

NetworkX을 통해 IPython 수첩에 연결된 그래프를 만들고 싶습니다. 이전에, 내 그래프는 작은 세계 네트워크임을 증명하기 위해이 그래프를 사용하려면, 나는 임의의 그래프를 생성하는

erdos_renyi_graph 

를 사용하지만, 내가 연결된 그래프를 얻을 수 없다. 그러나 연결되지 않은 그래프의 평균 최단 경로는 계산할 수 없습니다. 그렇다면 NetworkX을 통해 연결된 그래프를 생성하는 방법을 알려주십시오.

Answer 1

그래프의 정확한 매개 변수에 대해서는 언급하지 않았으므로 가장자리를 만들 가능성이 있음을 제안합니다. 다음 networkx 함수를 사용하면 가장자리에 그래프가 존재할 확률 (p)을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어

erdos_renyi_graph(n, p, seed=None, directed=False) 

:

G = nx.erdos_renyi_graph(500, 0.5, seed=123, directed=False) 

는 완전히 연결 그래프를 제공합니다. 정의 graph generators for NetworkX 많이 있습니다

Answer 2

, 당신은뿐만 아니라 erdos_renyi_graph (거의 두 번째 매개 변수로 연결 조정할 수 있습니다) 사용할 수 있습니다 당신을 위해

Social Networks 그래프 :

• karate_club_graph() - 돌아 가기 Zachary’s Karate club graph.
• davis_southern_women_graph() - 돌아 가기 Davis Southern women social network.
• florentine_families_graph() - 돌아 가기 Florentine families graph.

Community graphs :

• caveman_graph(l, k)은 - 크기 k의 caveman graphl의 파벌을 돌려줍니다.
• connected_caveman_graph(l, k) - k의 n 클릭의 connected caveman graph을 반환합니다.
• relaxed_caveman_graph(l, k, p[, seed, directed]) - relaxed caveman graph을 반환하십시오.
• random_partition_graph(sizes, p_in, p_out[, ...]) - random partition graph 크기의 파티션을 반환하십시오.
• planted_partition_graph(l, k, p_in, p_out[, ...]) - planted l-partition graph을 반환하십시오.
• gaussian_random_partition_graph(n, s, v, ...) - Gaussian random partition graph을 생성하십시오.
• ring_of_cliques

등등.