没有使用igraph库哦 因为我还没学
小世界网络简介:
1998年, Watts和Strogatz 提出了小世界网络这一概念,并建立了WS模型。实证结果表明,大多数的真实网络都具有小世界特性(较小的最短路径)和聚类特性(较大的聚类系数)。传统的规则最近邻耦合网络具有高聚类的特性,但并不具有小世界特性;而随机网络具有小世界特性但却没有高聚类特性。因此这两种传统的网络模型都不能很好的来表示实际的真实网络。Watts和Strogatz建立的小世界网络模型就介于这两种网络之间,同时具有小世界特性和聚类特性,可以很好的来表示真实网络。
小世界模型构造算法
1、从规则图开始:考虑一个含有N个点的最近邻耦合网络,它们围成一个环,其中每个节点都与它左右相邻的各K/2节点相连,K是偶数。
2、随机化重连:以概率p随机地从新连接网络中的每个边,即将边的一个端点保持不变,而另一个端点取为网络中随机选择的一个节点。其中规定,任意两个不同的节点之间至多只能有一条边,并且每一个节点都不能有边与自身相连。
在上述模型中,p=0对应于完全规则网络,p=1则对应于完全随机网络,通过调节p的值就可以控制从完全规则网络到完全随机网络的过渡。
效果如下:
代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt import random as rd import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #小世界项目 def dian(N,K,P): global ls tim=[] for i in range(N): for j in range(1,K+1): ls[i]=ls.get(i,set()) ls[i].add((i+j)%N) ls[i].add((i-j)%N) ls[(i-j)%N]=ls.get((i-j)%N,set()) ls[(i-j)%N].add(i) ls[(i+j)%N]=ls.get((i+j)%N,set()) ls[(i+j)%N].add(i) for i in range(N): for j in list(ls[i]): if rd.random()<=P: aa=ls[i].pop() a=set(range(N)) a.discard(i) a=a^ls[i] for i in range(rd.randint(1,len(a)-1)): aa=a.pop() ls[aa].discard(i) b=a.pop() ls[i].add(b) ls[b].add(i) for i in range(N): tim.append(len(ls[i])*40-N) new=[] for i in range(len(ls)): l=[] l.append(i) l+=list(ls[i]) new.append(l) return new,tim def hua(L,S): x=np.linspace(0,100,len(L)) y=np.sqrt(np.abs(10000-(x-50)**2)) plt.scatter(x,y,s=S,edgecolor='k',alpha=0.7) for i in range(len(L)): plt.text(x[i]-0.13,y[i]-0.015,str(S[i]//40+1)) for j in L[i]: plt.plot(list((x[i],x[j])),list((y[i],y[j])) ,color='gray',linewidth=1,alpha=0.7) plt.title('小世界网络初步') plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.axis('off') plt.savefig('niu.png') ls={} l,k=dian(20,3,0.5) #不要超过40哦~ hua(l,k)
以上这篇python实现小世界网络生成就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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