顶点的度和度分布

顶点的度是最基本的结构属性，即其相邻边的数量。

用法

degree(
  graph,
  v = V(graph),
  mode = c("all", "out", "in", "total"),
  loops = TRUE,
  normalized = FALSE
)

max_degree(
  graph,
  ...,
  v = V(graph),
  mode = c("all", "out", "in", "total"),
  loops = TRUE
)

degree_distribution(graph, cumulative = FALSE, ...)

参数

graph

要分析的图。

v

将要计算度的顶点的ID。

mode

字符型字符串，“out”表示出度，“in”表示入度，“total”表示两者之和。 对于无向图，此参数将被忽略。“all”是“total”的同义词。

loops

逻辑值；是否也计算环边。

normalized

逻辑标量，是否对度进行归一化。 如果 TRUE，则结果除以 \(n-1\)，其中 \(n\) 是图中的顶点数。

...

这些点用于未来的扩展，并且必须为空。

cumulative

逻辑值；是否计算累积度分布。

值

对于 degree()，是一个与参数 v 长度相同的数值向量。

对于 degree_distribution()，是一个与最大度加一长度相同的数值向量。 第一个元素是零度顶点的相对频率，第二个元素是度为 1 的顶点，依此类推。

对于 max_degree()，是图中的最大度。 当未选择任何顶点或输入为空图时，返回零，因为这是可能的最小度。

参见

其他 structural.properties: bfs(), component_distribution(), connect(), constraint(), coreness(), dfs(), distance_table(), edge_density(), feedback_arc_set(), feedback_vertex_set(), girth(), is_acyclic(), is_dag(), is_matching(), k_shortest_paths(), knn(), reciprocity(), subcomponent(), subgraph(), topo_sort(), transitivity(), unfold_tree(), which_multiple(), which_mutual()

作者

Gabor Csardi csardi.gabor@gmail.com

C 库中的相关文档

maxdegree().

示例

g <- make_ring(10)
degree(g)
#>  [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
g2 <- sample_gnp(1000, 10 / 1000)
max_degree(g2)
#> [1] 21
degree_distribution(g2)
#>  [1] 0.000 0.002 0.003 0.008 0.014 0.038 0.076 0.081 0.114 0.120 0.137 0.119
#> [13] 0.096 0.069 0.047 0.036 0.016 0.013 0.002 0.007 0.001 0.001