特征值

创建一个 G{n,m} 随机图并计算其特征值。

Largest eigenvalue: 1.5924617911775985
Smallest eigenvalue: -4.0441619592303294e-17

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import numpy.linalg

n = 1000  # 1000个节点
m = 5000  # 5000条边
G = nx.gnm_random_graph(n, m, seed=5040)  # 用于可重复性的种子

L = nx.normalized_laplacian_matrix(G)
e = numpy.linalg.eigvals(L.toarray())
print("Largest eigenvalue:", max(e))
print("Smallest eigenvalue:", min(e))
plt.hist(e, bins=100)  # 直方图，包含100个箱子
plt.xlim(0, 2)  # 特征值在0到2之间
plt.show()