Python使用NetworkX绘制无向图度分布曲线

Python绘制无向图度分布曲线示例

在复杂网络分析中，度分布是描述网络结构特征的重要指标。本文基于NetworkX库，展示如何生成无标度图并绘制其度分布曲线。

核心代码实现

#Copyright (c)2017, 东北大学软件学院学生
# All rightsreserved
#文件名称：a.py
# 作  者：孔云
#问题描述：统计图中的每个节点的度，并生成度序列
#问题分析：利用networkx。代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt #导入科学绘图包
import networkx as nx
G=nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000,3)#生成n=1000,m=3的无标度的图
print ("某个节点的度:",G.degree(0))#返回某个节点的度
print("所有节点的度:",G.degree())#返回所有节点的度
print("所有节点的度分布序列:",nx.degree_histogram(G))#返回图中所有节点的度分布序列（从1至最大度的出现频次）
degree=nx.degree_histogram(G)#返回图中所有节点的度分布序列
x=range(len(degree))#生成X轴序列，从1到最大度
y=[z/float(sum(degree))for z in degree]#将频次转化为频率，利用列表内涵
plt.loglog(x,y,color="blue",linewidth=2)#在双对坐标轴上绘制度分布曲线
plt.show()#显示图表

代码首先导入matplotlib.pyplot和networkx库。接着，使用nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000,3)生成一个包含1000个节点、每个新节点连接3条边的无标度图。通过G.degree(0)和G.degree()分别获取特定节点和所有节点的度。利用nx.degree_histogram(G)计算度分布序列，即不同度数的节点数量。随后，将频次转化为频率，并在双对数坐标轴上绘制度分布曲线。

运行上述代码后，控制台将输出某个节点的度、所有节点的度以及度分布序列。图形窗口将显示一条蓝色的度分布曲线，横轴为度数，纵轴为频率，采用双对数坐标以更好地展示无标度网络的特征。

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