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我使用Networkx 的源代码生成具有泊松度分布的随机图。

我更改了我需要的部分代码，如下所示：

import random
import networkx
import math
from networkx.generators.classic import empty_graph

def gnp_random_graph(n, p, seed=None):
    """Return a random graph G_{n,p}.

    Parameters
    ----------
    n : int
        The number of nodes.
    p : float
        Probability for edge creation.
        possible edges: n[n-1]/2
    seed : int, optional
        Seed for random number generator (default=None). 

    """
    #My sample  
    z = 4 #mean degree
    n = 10 #Number of nodes
    p = math.exp**(-z)*z**(k)/(math.factorial(k)) ##I add this myself #k is missing   

    #This part is from the source 
    G=empty_graph(n)

    if not seed is None:
        random.seed(seed)

    for u in xrange(n):
        for v in xrange(u+1,n):
            if random.random() < p:
                G.add_edge(u,v)
return G

在生成边缘的最后一部分中，我不明白它如何计算度数并与 p（度数（k）的概率分布）进行比较？对我来说，它看起来像生成一个随机数 btw (0,1)。但是应该如何使用 p 的域并将随机数与 p(k) 进行比较？

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除非节点/边的数量很大，否则这会给出伯努利分布。您可以让 networkx 轻松为您提供泊松度分布。

import numpy as np
from scipy.stats import poisson

def poissongraph(n,mu):
    z= np.zeros(n) #n is number of nodes
    for i in range(n):
        z[i]=poisson.rvs(mu) #mu is the expected value
    G=expected_degree_graph(z)
    return G
于 2011-09-21T22:05:44.850 回答
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这是可行的，因为以这种方式生成图（使用 Brenoulli 采样）将产生具有泊松度分布的图（在此处详细解释 (pdf)）。

于 2011-07-15T07:48:39.050 回答