python-igraph API 参考

python-igraph 中所有类、函数和方法的列表

类文档

class FittedPowerLaw

在层级结构中查看

拟合幂律到样本向量的结果

示例

>>> result = power_law_fit([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> result                   # doctest:+ELLIPSIS
FittedPowerLaw(continuous=False, alpha=2.42..., xmin=3.0, L=-7.54..., D=0.21..., p=0.993...)
>>> print(result)            # doctest:+ELLIPSIS
Fitted power-law distribution on discrete data
<BLANKLINE>
Exponent (alpha)  = 2.42...
Cutoff (xmin)     = 3.000000
<BLANKLINE>
Log-likelihood    = -7.54...
<BLANKLINE>
H0: data was drawn from the fitted distribution
<BLANKLINE>
KS test statistic = 0.21...
p-value           = 0.993...
<BLANKLINE>
H0 could not be rejected at significance level 0.05
>>> result.alpha             # doctest:+ELLIPSIS
2.42...
>>> result.xmin
3.0
>>> result.continuous
False
方法 __init__ 未归档
方法 __repr__ 未归档
方法 __str__ 未归档
方法 summary 返回幂律拟合的摘要。
实例变量 alpha 未归档
实例变量 continuous 未归档
实例变量 D 未归档
实例变量 L 未归档
实例变量 p 未归档
实例变量 xmin 未归档
def __init__(self, continuous, alpha, xmin, L, D, p):

未归档

def __repr__(self):

未归档

def __str__(self):

未归档

def summary(self, significance=0.05):

返回幂律拟合的摘要。

参数
significance用于决定输入数据是否可能来自拟合分布的 Kolmogorov-Smirnov 检验的显着性水平
返回值
摘要作为字符串
alpha =

未归档

continuous =

未归档

D =

未归档

L =

未归档

p =

未归档

xmin =

未归档