thresholded_random_geometric_graph#

thresholded_random_geometric_graph(n, radius, theta, dim=2, pos=None, weight=None, p=2, seed=None, *, pos_name='pos', weight_name='weight')[source]#

返回一个单位立方体中的阈值随机几何图。

阈值随机几何图[1]模型在维度为 dim 的单位立方体中随机均匀地放置 n 个节点。每个节点 u 被赋予一个权重 \(w_u\) 。如果两个节点 u 和 v 之间的最大连接距离 radius （通过 p -闵可夫斯基距离计算）和权重之和 \(w_u\) + \(w_v\) 大于或等于阈值参数 theta ，则它们之间会有一条边。

当SciPy可用时，使用KDTree确定彼此在 radius 内的边，这将从 \(O(n^2)\) 的时间复杂度降低到 \(O(n)\) 。

Parameters:
nint 或 iterable

节点数量或节点迭代器

radius: float

距离阈值

theta: float

阈值

dimint, 可选

图的维度

posdict, 可选

一个以节点为键，节点位置为值的字典。

weightdict, 可选

节点权重，以节点为键的数字字典。

pfloat, 可选 (默认 2)

使用哪种闵可夫斯基距离度量。 p 必须满足条件 1 <= p <= 无穷大 。

如果未指定此参数，则使用 \(L^2\) 度量（欧几里得距离度量），p = 2。

这不应与表示概率的Erdős-Rényi随机图的 p 混淆。

seedinteger, random_state, 或 None (默认)

随机数生成状态的指示器。 参见 Randomness 。

pos_namestring, 默认=”pos”

返回图中表示节点在2D坐标中位置的节点属性名称。

weight_namestring, 默认=”weight”

返回图中表示节点权重的节点属性名称。

Returns:
Graph

一个无向且无自环的阈值随机地理图。

每个节点都有一个节点属性 'pos' ，存储该节点在欧几里得空间中的位置，由 pos 关键字参数提供，或者如果未提供 pos ，则由该函数生成。同样，每个节点都有一个节点属性 'weight' ，存储该节点的权重，由提供或生成。

Notes

这使用*k*-d树来构建图。

pos 关键字参数可用于指定节点位置，以便您可以创建任意分布和位置域。

例如，要使用均值为(0, 0)和标准差为2的2D高斯分布的节点位置

如果未指定权重，则从速率参数 \(\lambda=1\) 的指数分布中随机分配给节点。要指定来自不同分布的权重，请使用 weight 关键字参数:

::

>>> import random
>>> import math
>>> n = 50
>>> pos = {i: (random.gauss(0, 2), random.gauss(0, 2)) for i in range(n)}
>>> w = {i: random.expovariate(5.0) for i in range(n)}
>>> G = nx.thresholded_random_geometric_graph(n, 0.2, 0.1, 2, pos, w)

References

Examples

默认图：

G = nx.thresholded_random_geometric_graph(50, 0.2, 0.1)

自定义图：

在50个均匀分布的节点上创建一个阈值随机几何图，其中节点在权重之和从速率为5的指数分布中抽取且大于等于theta = 0.1，并且它们的欧几里得距离最多为0.2时连接。

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