average_clustering

average_clustering(G, trials=1000, seed=None)

估计图 G 的平均聚类系数。

图 G 中每个节点的局部聚类系数是其邻域内实际存在的三角形数量占所有可能三角形数量的比例。图 G 的平均聚类系数是局部聚类系数的平均值。

此函数通过重复 n 次（由 trials 定义）以下实验来估算图 G 的近似平均聚类系数：随机选择一个节点，随机选择它的两个邻居，然后检查它们是否连接。近似系数是找到的三角形数量与实验次数之比 [1]。

参数：

GNetworkX 图

trials整数

执行的实验次数（默认为 1000）。

seed整数，random_state，或 None（默认）

随机数生成状态的指示器。参见 随机性。

返回值：

c浮点数

近似平均聚类系数。

引发：

NetworkXNotImplemented

如果 G 是有向图。

参考文献

[1]

Schank, Thomas, and Dorothea Wagner. Approximating clustering coefficient and transitivity. Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik, 2004. https://doi.org/10.5445/IR/1000001239

示例

>>> from networkx.algorithms import approximation
>>> G = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.2, seed=10)
>>> approximation.average_clustering(G, trials=1000, seed=10)
0.214