复杂网络及python代码
时间: 2023-12-25 10:27:12 浏览: 28
复杂网络是指由大量节点和连接它们的边组成的网络,具有复杂的拓扑结构和动态演化特性。在复杂网络中,节点之间的关系可以是对等的,也可以是从属的,节点之间的连接可以是对称的,也可以是非对称的。复杂网络的研究可以应用于社交网络、生物网络、交通网络等领域。
以下是一个求解复杂网络任意子节点间的网络最短距离的python代码示例,其中包括输入数据、绘图代码、解题代码和生成csv文件的代码:
```python
import networkx as nx
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 输入数据
data = {'node1': ['node2', 'node3', 'node4', 'node5'],
'node2': ['node1', 'node3', 'node4', 'node5'],
'node3': ['node1', 'node2', 'node4', 'node5'],
'node4': ['node1', 'node2', 'node3', 'node5'],
'node5': ['node1', 'node2', 'node3', 'node4']}
df = pd.DataFrame(data)
# 绘图代码
G = nx.DiGraph()
for i in range(len(df)):
for j in range(len(df.columns)):
if df.iloc[i, j] != '':
G.add_edge(df.columns[i], df.iloc[i, j])
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=500)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=20, font_family='sans-serif')
plt.axis('off')
plt.show()
# 解题代码
nodes = list(df.columns)
distances = pd.DataFrame(index=nodes, columns=nodes)
for i in range(len(nodes)):
for j in range(len(nodes)):
if i == j:
distances.iloc[i, j] = 0
else:
try:
distances.iloc[i, j] = nx.shortest_path_length(G, nodes[i], nodes[j])
except:
distances.iloc[i, j] = float('inf')
print(distances)
# 生成csv文件
distances.to_csv('distances.csv', index=True, header=True)
```
以上代码中,首先输入了一个邻接矩阵,然后利用networkx库绘制了该复杂网络的图形。接着,利用networkx库中的shortest_path_length函数求解了任意两个节点之间的最短距离,并将结果存储在一个数据框中。最后,将结果生成为一个csv文件。