度分布
据说这个分布是无标度的（scale-free），平均度不能提供什么信息。
描述性统计
- 如果 α≤2，平均度为一个常量，否则就会发散。
- 最大度遵照以下顺序：
# Get the list of the degrees degree_sequence_erdos = list(G_erdos.degree()) nb_nodes = n nb_arr = len(G_erdos.edges()) avg_degree = np.mean(np.array(degree_sequence_erdos)[:,1]) med_degree = np.median(np.array(degree_sequence_erdos)[:,1]) max_degree = max(np.array(degree_sequence_erdos)[:,1]) min_degree = np.min(np.array(degree_sequence_erdos)[:,1]) esp_degree = (n-1)*p print("Number of nodes : " str(nb_nodes)) print("Number of edges : " str(nb_arr)) print("Maximum degree : " str(max_degree)) print("Minimum degree : " str(min_degree)) print("Average degree : " str(avg_degree)) print("Expected degree : " str(esp_degree)) print("Median degree : " str(med_degree))
会得到类似以下的结果：
Number of nodes : 200 Number of edges : 3949 Maximum degree : 56 Minimum degree : 25 Average degree : 39.49 Expected degree : 39.800000000000004 Median degree : 39.5
总结
我们介绍了主要的图类型以及用于描述图的最基本的属性。下一篇文章我们将深入图分析/算法以及用于分析图的不同方法。图可用于：
- 实时欺诈检测
- 实时推荐
- 精简法规遵从性
- 复杂网络的管理和监控
- 身份和访问管理
- 社交应用/功能
- …
扩展阅读：
- Neo4j 的图算法全面指南，Mark Needham & Amy E. Hodler：https://go.neo4j.com/rs/710-RRC-335/images/Comprehensive-Guide-to-Graph-Algorithms-in-Neo4j-ebook-EN-US.pdf
- Networkx 文档：https://networkx.github.io/documentation/stable/
原文链接：https://towardsdatascience.com/introduction-to-graphs-part-1-2de6cda8c5a5
