使用 networkx 和 numpy 绘制累积分布

Question

我想实现图表的累积分布。这是我的代码：

g = nx.read_edgelist('graph', create_using= nx.Graph(), nodetype=int)
degree_sequence = sorted([d for n, d in g.degree()], reverse=True)  # degree sequence
degreeCount = collections.Counter(degree_sequence)
deg, cnt = zip(*degreeCount.items())
cs = np.cumsum(deg)
plt.loglog(deg, cs, 'bo')
plt.title("Cumulative Distribution plot")
plt.ylabel("Sample with value > Degree")
plt.xlabel("Degree")
plt.show()

要绘制累积图，我知道我必须在 x 轴上有度数，在 y 轴上必须有值 > 度数的样本。使用我的代码的结果如下：

但预期的结果必须是这样的：

我不确定我是否使用我的代码获得了预期的情节。如果有问题，谁能帮我解释一下？

Answer 1

我认为应该是：

cs = np.cumsum(cnt)

完整代码：

g = nx.read_edgelist('graph', create_using= nx.Graph(), nodetype=int)
degree_sequence = sorted([d for n, d in g.degree()], reverse=True)  # degree sequence
degreeCount = collections.Counter(degree_sequence)
deg, cnt = zip(*degreeCount.items())
cs = np.cumsum(cnt)
plt.loglog(deg, cs, 'bo')
plt.title("Cumulative Distribution plot")
plt.ylabel("Sample with value > Degree")
plt.xlabel("Degree")
plt.show()

通常在实现累积度数分布时，您希望获得给定度数之前的总计数，P(K。