复杂网络中网络效率的python代码

复杂网络的网络效率可以通过计算平均最短路径长度和平均聚类系数来衡量。下面是计算网络效率的 Python 代码：

import networkx as nx

# 构建一个复杂网络
G = nx.powerlaw_cluster_graph(100, 5, 0.3)

# 计算平均最短路径长度
avg_shortest_path_length = nx.average_shortest_path_length(G)

# 计算平均聚类系数
avg_clustering_coefficient = nx.average_clustering(G)

# 输出结果
print("平均最短路径长度：", avg_shortest_path_length)
print("平均聚类系数：", avg_clustering_coefficient)

其中，`nx.powerlaw_cluster_graph(100, 5, 0.3)` 表示构建一个包含 100 个节点、每个节点有 5 条边、随机重连概率为 0.3 的无标度网络。您可以根据实际需要调整网络的大小和参数。

相关问题

复杂网络 效率python

复杂网络的效率可以使用多种指标来衡量，其中常用的指标是聚类系数和平均最短路径长度。

在Python中，你可以使用 NetworkX 库来处理和分析复杂网络。这个库提供了丰富的功能，可以构建、操作和分析各种类型的网络。下面是一个使用 NetworkX 计算复杂网络的聚类系数和平均最短路径长度的示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])

# 添加边
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5)])

# 计算聚类系数
clustering_coefficient = nx.average_clustering(G)
print("聚类系数: %.3f" % clustering_coefficient)

# 计算平均最短路径长度
average_shortest_path_length = nx.average_shortest_path_length(G)
print("平均最短路径长度: %.3f" % average_shortest_path_length)

写一个复杂的计算衍射效率的python代码

下面是一个复杂的计算衍射效率的Python代码示例，该代码使用了一些数学函数和计算方法，供参考：

import math

def sinc(x):
    if x == 0:
        return 1
    else:
        return math.sin(x) / x

def ksi(thetai, thetar, wavelength):
    w = 12
    wr = math.radians(w)
    thetair = math.radians(thetai)
    thetarr = math.radians(thetar)
    result = (1/wavelength) * math.tan(wr) * (math.cos(thetair) + math.cos(thetarr))
    return result

def calculate_diffraction_efficiency(a, wavelength, p, q, thetai):
    thetai = math.radians(thetai)
    sthai = math.sin(thetai)
    cthetai = math.cos(thetai)
    faii = 0
    faiir = math.radians(faii)
    sfaii = math.sin(faiir)
    cfaii = math.cos(faiir)

    for j in p:
        for k in q:
            print("衍射级次为：p:", j, ", q:", k)
            x = solve([sin(thetarr)*cos(fairr) - sthai*cfaii - j/a*wavelength, 
                       sin(thetarr)*sin(fairr) - sthai*sfaii - k/a*wavelength], 
                      [thetarr, fairr])
            for f in range(0, 2):
                thetar = math.degrees(x[f][0])
                fair = math.degrees(x[f][1])
                if thetar < -90 or thetar > 90:
                    continue
                if fair < -90 or fair > 90:
                    continue

                n1 = a * (j/a - ksi(thetai, thetar, wavelength) / math.sqrt(2))
                n11 = sinc(n1)
                part1 = math.pow(n11, 2)

                n2 = a * (k/a - ksi(thetai, thetar, wavelength) / math.sqrt(2))
                n22 = sinc(n2)
                part2 = math.pow(n22, 2)

                n = part1 * part2
                print("衍射效率为", n*100, "%")

# 示例使用
a = 13.68
wavelength = 10
p = [-1, 0]
q = [-1, 0]
thetai = 24

calculate_diffraction_efficiency(a, wavelength, p, q, thetai)

请注意，这只是一个示例代码，并不完整，需要根据您的具体需求进行调整和补充。其中，`calculate_diffraction_efficiency()`函数用于计算衍射效率，根据提供的参数进行计算，并输出结果。您可以根据自己的计算公式和逻辑进行修改。