python代码实现，讲解

Question

Generate a random ER network with 50 nodes by varying p. What’s the size of the large connected component for each p?

Answer 1

基于Monster 组和GPT的调写：
​

• 用NetworkX库来生成随机ER网络和计算其最大联通组件的大小。

以下是代码实现和讲解：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

n = 50  # 定义网络中的节点数
p_values = [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05]  # 定义不同的p值

# 对于每个p值，生成随机ER网络并计算其最大联通组件的大小
for p in p_values:
    # 生成随机ER网络
    er = nx.erdos_renyi_graph(n, p)

    # 绘制网络图
    nx.draw(er, with_labels=True)
    plt.show()

    # 计算最大联通组件的大小
    largest_cc = max(nx.connected_components(er), key=len)
    size_largest_cc = len(largest_cc)
    print("For p = ", p, ", the size of the largest connected component is ", size_largest_cc)

先定义网络中的节点数n和不同的p值。然后，用for循环对于每个p值，生成随机ER网络，绘制其图形，计算其最大联通组件的大小，并输出结果。

• 用了NetworkX库的erdos_renyi_graph函数来生成随机ER网络。该函数需要两个参数：节点数和p值。它返回一个随机ER图形对象，其中包含指定节点数和p值的网络。然后，用NetworkX库的connected_components函数来计算图形的所有连通组件，max函数选择最大的联通组件，并用len函数计算其大小。最后，打印结果。