*编制程序实现基于BA模型构建节点数N=100的无标度网络， 可视化该无标度网络并绘制其度分布;分别采用随机干扰和hub靶向干扰两种方式干扰网络(去除10个节点)，再重新可视化并绘制其度分布;并比较各网络的模块性。

在编程中，为了实现基于Barabási-Albert (BA)模型构建的节点数N=100的无标度网络，你需要使用一些专门的网络生成库，比如Python的`networkx`和`matplotlib`库。以下是步骤概览：

1. **安装所需库**：
首先需要安装`networkx`（用于创建和操作图）、`matplotlib`（用于数据可视化）以及可能的`seaborn`（增强图形美观）。可以使用pip命令安装：

   pip install networkx matplotlib seaborn

2. **创建无标度网络**：
使用`networkx`中的`barabasi_albert_graph`函数，传入节点数N和每个新添加节点的平均连接数m（通常设为`m = N / 2`，保持度数的稳定性）：

   import networkx as nx

   N = 100
   m = N // 2
   G = nx.barabasi_albert_graph(N, m)

3. **度分布绘制**：
使用`degree_distribution`获取度分布，并用`histogram`或`plot_degree_distribution`绘制：

   degree_sequence = sorted([d for n, d in G.degree()])
   plt.hist(degree_sequence, bins='auto')
   plt.title("Degree Distribution")
   plt.xlabel("Degree")
   plt.ylabel("Frequency")
   plt.show()

4. **干扰网络**：
- 随机干扰：选择10个随机节点删除，然后更新网络。
- HUB靶向干扰：移除度最高的前10个节点。
对每次干扰后的网络重复上述绘图步骤。

5. **模块性计算**：
使用`community`模块计算模块性（如 Louvain 算法），并比较原始网络和其他干扰后的网络的模块性差异：

   from community import best_partition
   for干扰策略 in ["random", "hub"]:
       # 执行干扰...
       partition = best_partition(G)
       modularity = nx.algorithms.community.modularity(partition, G)
       print(f"{干扰策略}干扰后，模ularity: {modularity}")

6. **可视化模块**：
使用`nx.draw_spring_layout`将节点按照模块进行布局，然后绘制出来。

完成以上步骤后，你可以对比原始网络、随机干扰后和HUB靶向干扰后的网络的度分布和模块性差异。