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/statistics/power" title="Exponent of the power-law degree distribution">Power law exponent (estimated/statistics/power" title' \
'="Exponent of the power-law degree distibution">Power law exponent (
浏览 1修改于2018-05-21得票数 1
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8.08543600e-07])
def linearf(a,x):
y = b*x + a
## First way, via power-law
浏览 4提问于2016-09-23得票数 1
expn(x,a,b,c) return np.sum(chisq)plt.title('Exponential')plt.savefig('Exponential_Plot.png')
plt.figure(4)
plt.errorb
浏览 3提问于2015-03-25得票数 0
4.037563[1] 0.1721117[1] 0.9984284xmin = the lower bound for fitting the power-lawalpha = the exponent of the fitted power-law distribution
logLik = the log-likelihood of the fittedthat the test rejected the hypothesis that the original data could h
浏览 0修改于2017-04-25得票数 3
1回答
__init__(self, slopes, breaks, name='Broken_Power_Law'): Here `slopes` are the power-lawdef _pdf(self, xx): yy = np.zeros_like(mm) yy = np.
浏览 3提问于2017-11-22得票数 2
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{ double a = 1.0; //minimum value for generated random number with power-lawAssymetric Parameter
double b = 25.0; //maximum value for generated random number with power-law
浏览 0修改于2017-10-20得票数 2
我希望看到的是这样的东西(注意:这只是一个随机分布)：代码(如有必要)：library("poweRlaw")xmin2 <- 100
plf0
浏览 8修改于2017-07-18得票数 3
因此，我得到了一个具有幂律分布的新图(例如:15个节点)：
s1 = nx.utils.powerlaw_sequence(15, 3) #15 nodes, power-law exponent 3
浏览 4修改于2019-11-22得票数 1
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FyeldGenerator import generate_fieldimport numpy as np
# Helper that generates power-law
浏览 1修改于2019-11-05得票数 3
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with degrees following a power law distribution
s = nx.utils.powerlaw_sequence(100, 2.5) #100 nodes, power-law
浏览 1提问于2015-03-07得票数 6
find(edges>=xmin,1,'first');y([1:ind-1]) = [];
%%%%%%%%%%%%%%%%%% fit power-law
浏览 2提问于2019-10-16得票数 0
(self, x, imf_type):
# Chabrier (2003) IMF for young clusters plus disk stars: lognorm and power-law
浏览 0修改于2020-05-01得票数 1
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