non_randomness

non_randomness(G, k=None, weight='weight')

计算图g的非随机性。

第一个返回值nr是图中所有边的非随机值之和（当由该边链接的两个节点来自两个不同的社区时，该边的非随机性趋于小）。

第二个计算值nr_d是一个相对度量，它指示图g在多大程度上不同于随机图的概率。当它接近于0时，该图更可能是由鄂尔多斯-仁义模型生成的。

参数

G网络X图表

图必须是对称的、连通的，并且没有自环。

k集成

如果没有设置k，则该函数将使用默认的社区检测算法来设置它。

weight字符串或无，可选(默认值=无)

保存用作权重的数值的边属性的名称。如果没有，则每条边的权重为1，即该图是二进制的。

返回

non-randomness(浮点数，浮点数)元组

非随机性，相对非随机性w.r.t.鄂尔多斯人意随机图。

加薪

NetworkXException

如果输入图形未连接。

NetworkXError

如果输入图形包含自循环。

笔记

这将计算等式。参考文献(4.4)和(4.5) [1].

如果传递了权重域，该算法将使用加权邻接矩阵的特征值来计算Eq。(4.4)和(4.5)。

工具书类

1

杨晓伟，吴新涛，社会网络随机性研究，暹罗国际数据挖掘会议。2009年

实例

>>> G = nx.karate_club_graph()
>>> nr, nr_rd = nx.non_randomness(G, 2)
>>> nr, nr_rd = nx.non_randomness(G, 2, 'weight')