用Igraph计算图的特征值谱

Question

有没有办法，用Python中的Igraph来计算（最终绘制）图形的特征​​值谱，如文章所述？

http://lthiwww.epfl.ch/~leveque/Projects/barabasi_al.pdf

如果是，需要使用哪些功能？如果没有，有什么好的替代方法？

Answer 1

好的，所以我想通过igraph只能做到这一点：

import numpy.linalg
from igraph import *
import random
import numpy as np
import time

nbr_noeuds = 50
dens = .2

p=random.uniform(dens,dens)
G = Graph.Erdos_Renyi(nbr_noeuds, p, directed=False, loops=False)

t0 = time.time()
L = G.laplacian(normalized=True)
e = numpy.linalg.eigvals(L)
print time.time()-t0

计算也快得多，打印输出为0.0009

Answer 2

它更简单，也许这种方式更快

In [1]: import networkx as nx

In [2]: from numpy.linalg import eigvals

In [3]: %timeit eigvals(nx.normalized_laplacian_matrix(nx.fast_gnp_random_graph(50,0.2)).A)
100 loops, best of 3: 3.13 ms per loop