水声网络指数函数度分布的代码

水声网络中指数函数度分布通常是指节点连接数（即度）的概率分布模型，其中节点连接数k的概率p(k)与k的关系遵循指数衰减规律。这种分布常见于实际水下无线传感器网络，因为信号传播距离有限，远处的设备连接可能性较小。

在Python中，你可以使用numpy库来进行数学计算，而scipy库则提供了统计函数，例如`scipy.stats.expon`可以生成指数分布随机数。下面是一个简单的代码示例：

import numpy as np
from scipy import stats

# 设置指数分布的平均值（lambda是指数分布的参数）
mean = 5  # 假设平均连接数为5
lam = mean  # lambda = 1 / mean

# 定义指数分布对象
degree_distribution = stats.expon(scale=1/lam)

# 计算特定度数的概率
def pdf_k(k):
    return degree_distribution.pdf(k)

# 生成随机的水声网络度数，并计算概率
degrees = np.arange(0, 50)
probabilities = [pdf_k(degree) for degree in degrees]

print("节点度数及其概率:")
for i, k in enumerate(degrees):
    print(f"度{k}: {probabilities[i]}")

#