编写一段python代码,可以导入数据集,代码要求:首先输出数据集中每条边的中心性以及原始数据集的节点数与边数目,输出原始数据集的攻击测度指标R(其中R代表移除边后的最大连通子图大小与原始图大小的比率),然后根据计算出来的中心性将边按降序排列出来,删除前100条边,计算删除边之后数据集中的节点数目,最终要求输出:"删除100条边后的R值:"、"删除100条边后的节点数目:"、"删除100条边后的边数目:"。
时间: 2024-02-28 14:56:08 浏览: 20
好的,这里提供一份 Python 代码,它能够实现上述功能。不过需要注意的是,由于不知道你的数据集具体长什么样子,因此这份代码只是一个参考,你需要对代码中的数据集文件名、读取方式等进行相应的修改。
```python
import networkx as nx
# 导入数据集
G = nx.read_edgelist("your_dataset_file_name.txt")
# 输出节点数和边数
print("节点数:", G.number_of_nodes())
print("边数:", G.number_of_edges())
# 计算每条边的介数中心性
betweenness = nx.edge_betweenness_centrality(G)
# 输出每条边的介数中心性
for edge, centrality in betweenness.items():
print(edge, centrality)
# 计算攻击测度指标R
R = max(nx.connected_component_subgraphs(G), key=len).number_of_nodes() / G.number_of_nodes()
print("原始图的R值:", R)
# 按照中心性值对边进行排序
edges_sorted = sorted(betweenness.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 删除前100条边
edges_to_remove = edges_sorted[:100]
G.remove_edges_from(edges_to_remove)
# 输出删除边后的节点数和边数
print("删除100条边后的节点数:", G.number_of_nodes())
print("删除100条边后的边数:", G.number_of_edges())
# 重新计算R值
R = max(nx.connected_component_subgraphs(G), key=len).number_of_nodes() / G.number_of_nodes()
print("删除100条边后的R值:", R)
```
希望这份代码能够对你有所帮助!