NetworkX初相识

听说NetworkX是一个很牛的复杂网络研究的工具，就来试一下吧。

import networkx as nx

G= nx.Graph()#建立一个空白的图

G.add_node("node1")#增加一个叫node1的节点

G.add_node(1)

G.add_node(2)#增加两个叫做1，2的节点

G.add_edge(1,2)#增加一个连接节点1，2的边

print(G.nodes())#打印图G的节点

print(G.edges())#打印图G的边

nx.draw(G)#绘制图G的图像

得到一个这样的图像，点里面没有显示节点的名称。怎样才能显示节点名称呢？

参考nx.draw()方法。

nx.draw(G,with_lables = True)#节点是否带标签

还有一些其他的细节问题，如标签颜色，字体大小，透明度等等，详细内容参考：http://www.cnblogs.com/forstudy/archive/2012/03/20/2408125.html

NetworkX提供了4种常见网络的建模方法，分别是：规则图，ER随机图，WS小世界网络和BA无标度网络。

本文首先介绍在NetworkX生成这些网络模型的方法，然后以BA无标度网络的建模为例，分析利用NetworkX进行复杂网络演化模型设计的基本思路，以便将来开发出我们自己的模型。

参考网址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_720448d301018px7.html

http://www.cnblogs.com/forstudy/archive/2012/03/20/2407954.html

1.规则图

在NetworkX中，用random_graphs.random_regular_graph(d, n)方法可以生成一个含有n个节点，每个节点有d个邻居节点的规则图。下面是一段示例代码，生成了包含20个节点、每个节点有3个邻居的规则图：

首先运行ipython --pylab 
import networkx as nx

#import matplotlib.pyplot as plt

RG = nx.random_graphs.random_regular_graph(3,20)  #生成包含20个节点、每个节点有3个邻居的规则图RG

pos = nx.spectral_layout(RG)          #定义一个布局，此处采用了spectral布局方式，后变还会介绍其它布局方式，注意图形上的区别

nx.draw(RG,pos,with_labels=False,node_size = 30)  #绘制规则图的图形，with_labels决定节点是非带标签（编号），node_size是节点的直径

#plt.show()  #显示图形

运行结果如下：

2.ER随机图

ER随机图是早期研究得比较多的一类“复杂”网络，这个模型的基本思想是以概率p连接N个节点中的每一对节点。在NetworkX中，可以用random_graphs.erdos_renyi_graph(n,p)方法生成一个含有n个节点、以概率p连接的ER随机图：

首先运行ipython --pylab，或者把第二行和最后一行的注释去掉

import networkx as nx

#import matplotlib.pyplot as plt

ER = nx.random_graphs.erdos_renyi_graph(20,0.2)  #生成包含20个节点、以概率0.2连接的随机图

pos = nx.shell_layout(ER)          #定义一个布局，此处采用了shell布局方式

nx.draw(ER,pos,with_labels=True)

#plt.show()

运行结果：

3.WS小世界模型

import networkx as nx

WS = nx.random_graphs.watts_strogatz_graph(20,4,0.3)  #生成包含20个节点、每个节点4个近邻、随机化重连概率为0.3的小世界网络

pos = nx.circular_layout(WS)          #定义一个布局，此处采用了circular布局方式

nx.draw(WS,pos,with_labels=False,node_size = 30)  #绘制图形

4.BA 无标度网络

在NetworkX中，可以用random_graphs.barabasi_albert_graph(n, m)方法生成一个含有n个节点、每次加入m条边的BA无标度网络，下面是一个例子：

import networkx as nx

BA= nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(20,1)  #生成n=20、m=1的BA无标度网络

pos = nx.spring_layout(BA)          #定义一个布局，此处采用了spring布局方式

nx.draw(BA,pos,with_labels=False,node_size = 30)  #绘制图形

巴特西

NetworkX初相识

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