python画pr曲线_python绘制无向图度分布曲线示例

python绘制无向图度分布曲线示例

如下所示：

#Copyright (c)2017, 东北大学软件学院学生

# All rightsreserved

#文件名称：a.py

# 作 者：孔云

#问题描述：统计图中的每个节点的度，并生成度序列

#问题分析：利用networkx。代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt #导入科学绘图包

import networkx as nx

G=nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000,3)#生成n=1000,m=3的无标度的图

print ("某个节点的度:",G.degree(0))#返回某个节点的度

print("所有节点的度:",G.degree())#返回所有节点的度

print("所有节点的度分布序列:",nx.degree_histogram(G))#返回图中所有节点的度分布序列(从1至最大度的出现频次)

degree=nx.degree_histogram(G)#返回图中所有节点的度分布序列

x=range(len(degree))#生成X轴序列，从1到最大度

y=[z/float(sum(degree))for z in degree]#将频次转化为频率，利用列表内涵

plt.loglog(x,y,color="blue",linewidth=2)#在双对坐标轴上绘制度分布曲线

plt.show()#显示图表

运行结果：

注：在上一篇基础上，将度分布曲线绘制出来了。

以上这篇python绘制无向图度分布曲线示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-11-19

本文实例讲述了Python绘制热力图操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 示例一: # -*- coding: utf-8 -*- from pyheatmap.heatmap import HeatMap import numpy as np N = 10000 X = np.random.rand(N) * 255 # [0, 255] Y = np.random.rand(N) * 255 data = [] for i in range(N): tmp = [int(X[i]), in

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直方图是用于展示数据的分组分布状态的一种图形,用矩形的宽度和高度表示频数分布,通过直方图,用户可以很直观的看出数据分布的形状.中心位置以及数据的离散程度等. 在python中一般采用matplotlib库的hist来绘制直方图,至于如何给直方图添加拟合曲线(密度函数曲线),一般来说有以下两种方法. 方法一:采用matplotlib中的mlab模块 mlab模块是Python中强大的3D作图工具,立体感效果极佳.在这里使用mlab可以跳出直方图二维平面图形的限制,在此基础上再添加一条曲线.在这里,

本文介绍了详解node服务器中打开html文件的两种方法,分享给大家,具体如下: 方法1:利用 Express 托管静态文件,详情查看这里 方法2:使用fs模块提供的readFile方法打开文件,让其以text/html的形式输出. 代码: var express = require('express'); var fs=require("fs"); var app = express(); //方法1:通过express.static访问静态文件,这里访问的是ajax.html //

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如下所示: a={'name':'tony','sex':'male'} 获得name的值的方式有两种 print a['name'],type(a['name']) print a.get('name'),type(a.get('name')) 发现这两个结果完全一致,并没有任何的差异. 怎么选择这两个不同的字典取值方式呢? 如果字典已知,我们可以任选一个,而当我们不确定字典中是否存在某个键时,我之前的做法如下 if 'age' in a.keys(): print a['age'] 因为不先

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