random_k_out_graph#

random_k_out_graph(n, k, alpha, self_loops=True, seed=None)[源代码]#

返回随机 k -带有优先附件的输出图。

随机的 k -带优先附件的输出图是由以下算法生成的多图。

  1. 从一个空的有向图开始，最初将每个节点设置为具有权重 alpha .

  2. 选择节点 u 出度小于 k 均匀随机。

  3. 选择节点 v 从与它的重量成比例的概率。

  4. 从添加定向边缘 u 到 v ，并增加 v 一个。

  5. 如果每个节点都有out degree k ，停止，否则从步骤2重复。

有关此随机图模型的详细信息，请参见 [1] .

参数
n集成

返回的图形中的节点数。

k集成

返回的图中每个节点的出度。

alpha浮动

积极的一面 float 表示每个顶点的初始权重。较大的数字意味着在上面的步骤3中，节点将被选择得更像一个真正的均匀随机样本，而较低的数字意味着节点更有可能被选择，因为它们的阶数越高。如果此参数不是正数，则会引发 ValueError 都被养大了。

self_loops布尔尔

如果为True，则在生成图形时允许自循环。

seed整数、随机状态或无（默认）

随机数生成状态的指示器。见 Randomness .

返回
MultiDiGraph

A k -根据上述算法生成规则多图。

加薪
ValueError

如果 alpha 不是正面的。

笔记

返回的多图表可能没有强连接，甚至没有弱连接。

工具书类

[1] ：彼得森、尼古拉斯·R.和鲍里斯·皮特。

“两个随机变量之间的距离 k -带或不带优先附件的有向图〉《ARXIV预印ARXIV:1311.5961》（2013）。<https://arxiv.org/abs/1311.5961>