微生物网络鲁棒性r代码

微生物网络鲁棒性（r）代码的目标是评估在面对随机干扰之后，微生物网络的稳定性和功能保持程度。在以下是一个简单的示例代码：

1. 导入必要的库和模块：

import numpy as np
import networkx as nx
import random

2. 创建一个微生物网络：

def create_microbe_network(n):
    G = nx.Graph()
    G.add_nodes_from(range(n))
    
    # 添加随机边
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            if random.random() < 0.2: # 随机边的概率为0.2
                G.add_edge(i, j)
    
    return G

3. 评估微生物网络的鲁棒性：

def measure_robustness(G, p):
    n = G.number_of_nodes()
    m = G.number_of_edges()
    num_removed_edges = int(m * p) # 需要移除的边的数量
    
    # 随机移除边
    edges = list(G.edges())
    random.shuffle(edges)
    removed_edges = edges[:num_removed_edges]
    G.remove_edges_from(removed_edges)
    
    # 计算网络连通性
    connected_components = list(nx.connected_components(G))
    largest_component_size = max([len(component) for component in connected_components])
    relative_largest_component_size = largest_component_size / n
    
    return relative_largest_component_size

4. 测试代码：

def test_code():
    G = create_microbe_network(100) # 创建一个包含100个节点的微生物网络
    
    p_values = [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5] # 移除边的比例
    robustness_values = []
    
    for p in p_values:
        robustness = measure_robustness(G, p)
        robustness_values.append(robustness)
    
    print("Robustness values:", robustness_values)

这段代码首先创建一个包含100个节点的微生物网络，然后根据指定的移除边的比例（p_values）评估网络的鲁棒性。最后，打印出鲁棒性值（robustness_values）列表，这将显示在不同移除边的比例下，网络的功能保持程度。