gaussian_random_partition_graph

gaussian_random_partition_graph(n, s, v, p_in, p_out, directed=False, seed=None)

生成一个高斯随机划分图。

高斯随机划分图是通过创建 k 个划分来生成的，每个划分的大小从均值为 s、方差为 s/v 的正态分布中抽取。节点在集群内部以概率 p_in 连接，在集群之间以概率 p_out 连接[1]。

参数：

nint

图中的节点数量

sfloat

平均集群大小

vfloat

形状参数。集群大小分布的方差是 s/v。

p_infloat

集群内部连接的概率。

p_outfloat

集群之间连接的概率。

directedboolean, 可选，默认为 False

是否创建有向图

seedinteger, 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：

GNetworkX Graph 或 DiGraph

高斯随机划分图

引发：

NetworkXError

如果 s > n 如果 p_in 或 p_out 不在 [0,1] 范围内

另请参见

random_partition_graph

注释

注意，划分的数量取决于 s、v 和 n，并且最后一个划分可能相当小，因为它被调整大小以简单地填充节点 [1]。

参考文献

[1]

Ulrik Brandes, Marco Gaertler, Dorothea Wagner, Experiments on Graph Clustering Algorithms, In the proceedings of the 11th Europ. Symp. Algorithms, 2003.

示例

>>> G = nx.gaussian_random_partition_graph(100, 10, 10, 0.25, 0.1)
>>> len(G)
100