<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Ejercicios Power Law & Scale Free Network
Power Law Distribution
Grafique en Log-Log la distribución de grados de una red de escala libre (una red real o creada).
Calcule el coeficiente de la power law graficada.
Step1:  Generative Network Model
Simulación de Red de Citaciones
Defina un número de papers N. Los papers van a ser publicados en orden (primero 1, después 2, etc.) Defina el promedio de citaciones de cada paper (e.g. 3 citaciones). Cree un grupo inicial de papers. Cada nuevo paper tendrá c citaciones. Esas citaciones van a ser a papers ya existentes y proporcional al número de papers que citan a cada paper.
Se crearon Hubs? Cuál es la distribución de grados de la red?
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
import numpy as np
from scipy.stats import powerlaw
import scipy as sp
import seaborn as sns
sns.set()
%matplotlib inline
edges =[]
for line in open('facebook_combined.txt'):
    if line[0] != '#':
        # print(line.replace('\n','').split(' ')) # \n es salto de linea, .split(' ') -> separar por espacio, .split('\t') -> si esta separado por tabulación
        d = line.replace('\n','').split(' ')
        edges.append((d[0],d[1]))
#print(edges)
import networkx as nx
G = nx.Graph()  # G = nx.Graph(edges), otro modo de crear el grafo
G.add_edges_from(edges)
degrees = [degree for _, degree in G.degree().items()]
# print(degrees)
sns.distplot(degrees)
e, l, s = sp.stats.powerlaw.fit(degrees)
e, l, s
ax = sns.distplot(sp.stats.powerlaw.rvs(e, l, s, size=100000))
import matplotlib.pyplot as plt
log = np.log(degrees)
plt.hist(log, log=True)
Explanation: Ejercicios Power Law & Scale Free Network
Power Law Distribution
Grafique en Log-Log la distribución de grados de una red de escala libre (una red real o creada).
Calcule el coeficiente de la power law graficada.
End of explanation
a,b,l,s = sp.stats.fit(r)
(a,b,l,s)
Explanation: Generative Network Model
Simulación de Red de Citaciones
Defina un número de papers N. Los papers van a ser publicados en orden (primero 1, después 2, etc.) Defina el promedio de citaciones de cada paper (e.g. 3 citaciones). Cree un grupo inicial de papers. Cada nuevo paper tendrá c citaciones. Esas citaciones van a ser a papers ya existentes y proporcional al número de papers que citan a cada paper.
Se crearon Hubs? Cuál es la distribución de grados de la red?
End of explanation
<END_TASK>