利用mininet创建如下自定义拓扑，使用Python脚本实现，要求拓扑名称为学生姓名拼音，将pyton代码截图。使用【python】写【文本相似度分析】的代码

在Mininet中，你可以通过`mininet.topo.Net()`函数创建自定义网络拓扑，并结合学生的姓名拼音作为拓扑名称。首先，你需要安装Mininet库，然后编写一个Python脚本来描述这个拓扑结构。例如，如果你的学生名单包含"张三"、"李四"等，你可以这样做：

from mininet.net import Mininet
from mininet.node import Node

# 定义一个获取名字拼音的函数
def get_pinyin(name):
    # 这里是一个简单的示例，实际应用可能需要使用第三方库如pypinyin
    return name.replace(" ", "").lower()

# 学生姓名列表
students = ["张三", "李四", ...] 

# 创建网络实例
class StudentTopo(Mininet):
    def __init__(self):
        Mininet.__init__(self)
        for i, student in enumerate(students):
            pinyin_name = get_pinyin(student)
            node = Node(pinyin_name, cls=YourNodeClassHere)  # 自定义节点类
            self.addHost(node)

            # 添加连接关系或其他网络配置，例如交换机和路由器
            self.addLink(YourSwitchClassHere, node)

topo = StudentTopo()
topo.start()  # 启动网络
topo.stop()   # 关闭网络

# 图形化显示拓扑
topo.graphGen(format='png', filename=f'{get_pinyin(students[0])}.png')  # 使用第一个学生的拼音命名图文件

至于文本相似度分析，这是一个常见的自然语言处理任务，可以使用诸如NLTK（Natural Language Toolkit）、Scikit-Learn或Spacy等库。这里提供一个简单的基于余弦相似度的例子：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设我们有两段文本
texts = ['这是第一段文本', '这是第二段相似的文本']

# 转换文本为TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix)

# 对角线上的值是最相似的一对
most_similar_index = similarity_matrix[0].argmax()
print(f"最相似的两个文本是：{texts[0]} 和 {texts[most_similar_index]}")