gaussian_random_partition_graph

gaussian_random_partition_graph(n, s, v, p_in, p_out, directed=False, seed=None)

生成一个高斯随机分区图。

高斯随机分区图是通过创建k个分区来生成的，每个分区的大小从均值为s、方差为s/v的正态分布中抽取。节点在集群内以概率p_in连接，在集群间以概率p_out连接[1]。

Parameters:

nint

图中的节点数

sfloat

集群的平均大小

vfloat

形状参数。集群大小分布的方差为s/v。

p_infloat

集群内连接的概率。

p_outfloat

集群间连接的概率。

directedboolean, 可选, 默认=False

是否创建有向图

seedinteger, random_state, 或 None (默认)

随机数生成状态的指示器。 参见 随机性 。

Returns:

GNetworkX Graph 或 DiGraph

高斯随机分区图

Raises:

NetworkXError

如果s大于n 如果p_in或p_out不在[0,1]范围内

See also

random_partition_graph

Notes

注意分区数量依赖于s、v和n，最后一个分区可能会明显较小，因为它的大小仅是为了填充剩余的节点[1]

References

[1]

Ulrik Brandes, Marco Gaertler, Dorothea Wagner, Experiments on Graph Clustering Algorithms, In the proceedings of the 11th Europ. Symp. Algorithms, 2003.

Examples

>>> G = nx.gaussian_random_partition_graph(100, 10, 10, 0.25, 0.1)
>>> len(G)
100