Ejercicios Random Networks vs Real Networks

Ejercicios Diferencia en Distribución de Grados

Compare la distribución de grados de una red real contra una red aleatoria.

  • Baje un red real de SNAP
  • Cree una red aleatoria con el mismo número de links y nodos
  • Compare la distribución de grados

In [37]:
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

edges = []
for line in open('CA-HepTh.txt'):
    if line[0] != '#':
        edge = line.replace('\n','').split('\t')
        edges.append((edge[0],edge[1]))
        
G=nx.Graph()
G.add_edges_from(edges)

d = G.degree()
#degrees = [degree for _, d.items()]
#print(d)

N = len(G.nodes())
p = (2*len(edges))/(N*(N-1))
G_rand = nx.gnp_random_graph(N,p)

sns.distplot(list(G.degree().values()))
sns.distplot(list(G_rand.degree().values()))


C:\Users\Camil\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\nonparametric\kdetools.py:20: VisibleDeprecationWarning: using a non-integer number instead of an integer will result in an error in the future
  y = X[:m/2+1] + np.r_[0,X[m/2+1:],0]*1j
Out[37]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x24704f0f080>

Ejercicios Comparación Tamaño del componente Gigante

Genere varias realizaciones de la red aleatoria y compare el tamaño del componente gigante contra el de la red real


In [ ]:

Ejercicio Comparación Número de componentes

Genera varias realizaciones de la red aleatoria y compare la cantidad de componentes


In [ ]: