如何在networkx中创建连接图

Question

我想通过NetworkX在IPython笔记本中创建连接图。 以前，我用

erdos_renyi_graph

生成随机图，但我从来没有得到连接图，我想用这个图来证明我的图是一个小世界网络。 但无法计算未连接图的平均最短路径。 所以请告诉我如何通过NetworkX生成连接图。

Answer 1

由于您没有提到图表的确切参数，我想建议使用创建边缘的概率。 以下networkx函数允许您为图中存在的边提供概率（p）。

erdos_renyi_graph(n, p, seed=None, directed=False)

举个例子：

G = nx.erdos_renyi_graph(500, 0.5, seed=123, directed=False)

为您提供完全连接的图表。

Answer 2

NetworkX定义了很多图形生成器，不仅可以使用erdos_renyi_graph （可以通过第二个参数调整到几乎连接）：

社交网络图表适合您：

• karate_club_graph() - 返回Zachary的空手道俱乐部图表 。
• davis_southern_women_graph() - 返回戴维斯南方女性社交网络 。
• florentine_families_graph() - 返回佛罗伦萨家族图 。

社区图 ：

• caveman_graph(l, k) - 返回大小为k的l派系的穴居人图 。
• connected_caveman_graph(l, k) - 返回大小为k的n集团的连通穴居人图 。
• relaxed_caveman_graph(l, k, p[, seed, directed]) - 返回一个放松的穴居人图 。
• random_partition_graph(sizes, p_in, p_out[, ...]) - 返回带有大小分区的随机分区图 。
• planted_partition_graph(l, k, p_in, p_out[, ...]) - 返回种植的l分区图 。
• gaussian_random_partition_graph(n, s, v, ...) - 生成高斯随机分区图 。
• ring_of_cliques

等等。