매우 큰 수의 노드가있는 네트워크에 배율 분포에서 가중치를 무작위로 할당 할 수있는 방법은 무엇입니까?임의 배율 분포 가중치가있는 네트워크
나는
import networkx as nx
import numpy as np
from networkx.utils import powerlaw_sequence
z=nx.utils.create_degree_sequence(200,nx.utils.powerlaw_sequence,exponent=1.9)
nx.is_valid_degree_sequence(z)
G=nx.configuration_model(z)
Gcc=nx.connected_component_subgraphs(G)[0]
edgelist=[nx.utils.powerlaw_sequence(nx.number_of_edges(Gcc),exponent=2.0)]
나는 내가 사용 튜플 (노드 1, 노드 2, 무게)의 사전으로 가장자리에 가중치를 할당 알고 썼다 :
nx.from_edgelist(edgelist,create_using=None)
을하지만를 점점 내가 때 단지 관심 가중치가 가중치가있는 가중치가있는 네트워크가 더 짧은 방법이 있습니까?
대단히 감사합니다. – Aya
이 법칙 시퀀스를 0을 제외한 숫자로 바꾸려면 어떻게해야하나요? 또는 특정 범위의 숫자? powerlaw_sequence (100, 지수 = 2.0, 범위 (1,20)) 또는 powerlaw_sequence (100, 지수 = 2.0, xmin = 1) 어느 것도 작동하지 않습니다. 감사합니다. – Aya
답변을 참조하십시오. http://stackoverflow.com/questions/9016591/how-to-exclude-some-numbers-from-a-list/9016679#9016679 – Aya