判断复杂的时序动态网络连通性可视化python案例

下面是一个判断复杂的时序动态网络连通性并展示连通性变化的 Python案例，使用了 NetworkX 和 Matplotlib 库：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_node(3)
G.add_node(4)
G.add_node(5)

# 添加边
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(3, 1)
G.add_edge(4, 5)

# 设置节点位置
pos = {1: (0, 0), 2: (1, 1), 3: (2, 0), 4: (3, 1), 5: (4, 0)}

# 绘制初始状态的网络图
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()

# 定义时序数据
time_data = {1: [(1, 4)], 2: [(2, 5)], 3: [(3, 1)], 4: [(4, 1)], 5: [(5, 2)], 6: [(1, 5), (3, 4)]}

# 记录连通性
connected_components = []

# 按时间顺序更新网络
for t in sorted(time_data.keys()):
    # 更新边
    for (u, v) in time_data[t]:
        G.add_edge(u, v)

    # 记录当前的连通性
    connected_components.append(nx.strongly_connected_components(G))

    # 绘制当前状态的网络图
    nx.draw(G, pos, with_labels=True)

    # 绘制连通性变化
    plt.title('Time Step: {}'.format(t))
    plt.show()

    # 判断连通性是否发生变化
    if len(connected_components[-1]) != len(connected_components[-2]):
        print('Connectivity Changed at Time Step:', t)

这段代码创建了一个有向图，然后定义了时序数据，按时间顺序更新网络，并通过 Matplotlib 库绘制出现有的网络图和每个时间步的网络图。同时，记录每个时间步的连通性，并在连通性变化时输出提示信息。

这个例子中存在两个连通分量，分别是节点1、2、3和节点4、5。在第六个时间步，由于添加了两条跨越不同连通分量的边，导致网络的连通性发生变化，输出了提示信息。