阿尔伯特模型的度分布

Question

我已经能够运行此运行：

import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

n = 20
m = 3

G_barabasi = nx.barabasi_albert_graph(n,m)
plt.figure(figsize=(12,8))
nx.draw(G_barabasi, node_size=4)
plt.show()

上面的代码能够绘制节点和边

但是，我需要获得Barabasi-Albert模型的分布度，或者更确切地说，幂律分布度

Answer 1

我们可以使用^{}，它返回网络中度的频率列表，其中度值是列表中相应的索引

通常，在绘制度分布时，取x和y轴的对数，这有助于确定如果网络x是scale-free（度分布遵循幂律的网络），这是Barabási–Albert model的情况，我们可以使用^{}：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

n = 2000
m = 3
G_barabasi = nx.barabasi_albert_graph(n,m)

degree_freq = nx.degree_histogram(G_barabasi)
degrees = range(len(degree_freq))
plt.figure(figsize=(12, 8)) 
plt.loglog(degrees[m:], degree_freq[m:],'go-') 
plt.xlabel('Degree')
plt.ylabel('Frequency')