python - Barabasi-Albert模型的度分布

Question

我已经能够运行这个:

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，或者更确切地说是幂律度分布。

Answer 1

我们可以使用 nx.degree_histogram ，它返回网络中度数的频率列表，其中度值是列表中的相应索引。
通常是 x 的对数和 y绘制度数分布时采用轴，这有助于查看网络 x 是否为 scale-free (度分布遵循幂律的网络)Barabási–Albert model 就是这种情况。 , 我们可以使用 plt.loglog 为了那个原因:

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')