巴拉巴西-阿尔伯特(Barabasi-Albert)模型是一种常用于生成无标度网络的模型,其中节点的度分布遵循幂律分布。
以下是使用Python语言实现巴拉巴西-阿尔伯特模型生成网络和绘制度分布的代码示例:
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def barabasi_albert_model(n, m):
G = nx.Graph()
G.add_edge(0, 1) # 初始化两个节点的连接
# 使用巴拉巴西-阿尔伯特模型生成网络
for i in range(2, n):
degrees = [d for _, d in G.degree()]
probabilities = degrees / np.sum(degrees)
new_node = np.random.choice(G.nodes, size=m, replace=False, p=probabilities)
for node in new_node:
G.add_edge(i, node)
return G
# 生成巴拉巴西-阿尔伯特模型网络
n = 1000 # 节点数
m = 3 # 每个新节点与现有节点的连接数
model = barabasi_albert_model(n, m)
# 绘制度分布
degrees = [d for _, d in model.degree()]
degree_dist = np.bincount(degrees)
x = np.arange(len(degree_dist))
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(x, degree_dist, marker='o', s=10)
plt.xlabel('Degree')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Degree distribution')
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.show()
该代码使用了networkx
库生成巴拉巴西-阿尔伯特模型网络,并使用matplotlib
库绘制度分布图。其中,n
表示网络的节点数,m
表示每个新加入节点与现有节点的连接数。
运行代码后,将会生成一个度分布的散点图,横坐标为度,纵坐标为频率。为了更好地展示度分布的特征,代码中使用了对数坐标轴。
请注意,由于随机性的存在,每次运行代码得到的网络和度分布图可能会有所不同。