cdlib.lifecycles.flow_null

cdlib.lifecycles.flow_null(lc: object, target: str, direction: str, min_branch_size: int = 1, iterations: int = 1000) → dict

将流程与空模型进行比较。每个流程的每个分支都与相同大小的空分支进行比较。 空模型是通过从参考分区中随机抽样元素iterations次生成的。 空模型的平均值和标准差用于计算每个分支的z分数， 然后用于计算p值。

Parameters:

• lc – 一个CommunityMatching对象

• target – 目标集标识符

• direction – 时间方向

• min_branch_size – 被视为分支的最小大小

• iterations – 用于生成空模型的随机抽取次数

Returns:

一个以集合标识符为键，以均值、标准差和p值为值的字典

Example:

>>> from cdlib import TemporalClustering, LifeCycle
>>> from cdlib import algorithms
>>> from cdlib.lifecycles.algorithms import flow_null
>>> from networkx.generators.community import LFR_benchmark_graph
>>> tc = TemporalClustering()
>>> for t in range(0, 10):
>>>     g = LFR_benchmark_graph(
>>>         n=250,
>>>         tau1=3,
>>>         tau2=1.5,
>>>         mu=0.1,
>>>         average_degree=5,
>>>         min_community=20,
>>>         seed=10,
>>>     )
>>>     coms = algorithms.louvain(g)  # here any CDlib algorithm can be applied
>>>     tc.add_clustering(coms, t)
>>> events = LifeCycle(tc)
>>> events.compute_events("facets")
>>> validated = flow_null(events, "0_2", "+")