Анализ числовых характеристик случайных графов

Описание проекта

В рамках этого проекта мы реализуем инструменты и проводим серию экспериментов для исследования различных числовых характеристик случайных графов, построенных на точках из разных распределений.
Главные задачи:

• Генерация выборок (src/generators.py)
• Построение KNN- и distance-графов (src/graphs.py)
• Вычисление признаков (src/features.py)
• Проведение Monte-Carlo экспериментов и визуализация

Быстрый старт

1. Клонировать репозиторий

   git clone https://github.com/chetaleks/DM.Random-graphs.git
   cd DM.Random-graphs

2. Создать и активировать виртуальное окружение

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate     # Linux/macOS
   .venv\Scripts\activate        # Windows

3. Установить зависимости

   pip install -r requirements.txt

4. Запустить тесты, линтер и форматтер

   pytest
   flake8
   black --check src tests notebooks report

5. Открыть Jupyter-ноутбук

   jupyter lab notebooks/part1_experiments.ipynb

Пример использования

from src.simulator import simulate_statistics

df0, df1 = simulate_statistics(
    n=200,
    trials=100,
    graph_type="knn",
    param=5,
    beta=1.0
)
print(df0.head())

Как помочь проекту

• Открыть issue
• Форкнуть репозиторий, создать ветку yourname/feature, внести изменения и сделать Pull Request
• Следить за CI и исправлять замечания линтера

Структура репозитория

├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── src/
│   ├── generators.py
│   ├── graphs.py
│   ├── features.py
│   └── simulator.py
├── notebooks/
│   └── part1_experiments.ipynb
├── report/
│   ├── report.tex
│   └── report.pdf
└── tests/
    ├── test_generators.py
    ├── test_graphs.py
    ├── test_features.py
    └── test_simulator.py

Лицензия

MIT © 2025 chetaleks