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我正在尝试创建一个连接图，其中每个节点都有一些属性来确定它连接到的其他节点。网络是一个圆形空间，便于建立链接（有 1000 个节点）。

这个网络的工作方式是一个节点有两个邻居（即它的左/右的邻居 - 即节点 3 有邻居 1 和 2）和k个长距离链路。节点选择长距离链接的方式是它只是从顺时针方向随机选择节点（即节点 25 可能有 200 个作为其长距离链接而不是 15 个）。

这是它可能看起来的示例图像：http: //i.imgur.com/PkYk5bz.png 给定的是一个交响乐网络，但我的实现是它的简化。

我在java中部分实现了这一点（通过一个包含arraylist的链表），但我不知道如何在NetworkX中做到这一点。我对如何添加这些特定节点属性感到特别困惑，这些属性表示节点会找到 k 个长链接，但在 k 之后将不再接受任何链接。networkx 中是否有适合此模型的特定内置图，或者只要我具有正确的节点属性，任何图都可以接受？

这是一个更复杂的网络的简化，没有节点离开，也没有边缘消失。

对此，我们将不胜感激任何帮助或示例链接。

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这近似于您的需要：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import random

N = 20 # number of nodes
K = 3 # number of "long" edges

G = nx.cycle_graph(N)

for node in G.nodes():
    while len(G.neighbors(node)) < K+2:
        # Add K neighbors to each node
        # (each node already has two neighbors from the cycle)
        valid_target_found = False
        while not valid_target_found:
            # CAUTION
            # This loop will not terminate
            # if K is too high relative to N
            target = random.randint(0,N-1)
            # pick a random node
            if (not target in G.neighbors(node)
                and len(G.neighbors(target)) < K+2):
                # Accept the target if (a) it is not already
                # connected to source and (b) target itself
                # has less than K long edges
                valid_target_found = True
        G.add_edge(node, target)

nx.draw_circular(G)
plt.show()

它创建了下面的图表。有待改进，例如，为长边更有效地选择目标节点，但我希望这能让你开始。

循环图与

于 2013-04-06T20:25:27.687 回答
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在 NetworkX 中，如果有任何关于连接节点的逻辑，一切都应该留给你。

不过，如果您想在 Python 中迭代节点（未测试）：

for (nodeId, data) in yourGraph.nodes(data=True):
    // some logic here over data

    // to connect your node
    yourGraph.add_edge(nodeId, otherNodeId)

旁注：如果你想继续使用 Java，你也可以考虑使用 Jung 和 Gephi。

于 2013-04-06T18:40:24.877 回答