仿真分析网络抗毁性：NetAnalyze与networkx库的应用

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复杂网络
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资源摘要信息:"NetAnalyze是关于网络分析的一个项目，重点在于使用Python编程语言中的networkx库来研究网络的抗毁性。所谓网络抗毁性，指的是网络在面对攻击、故障或其他损害时，仍能保持其功能和结构完整性的能力。在本项目中，特别关注的是复杂网络（complex networks），即具有特殊拓扑结构、功能和动态行为的网络。复杂网络广泛存在于社会学、生物学、工程学以及信息技术等领域。" "项目的核心是对网络在随机攻击和蓄意攻击下的抗毁性指标进行仿真分析。随机攻击指的是攻击者随机选取网络中的节点或边进行攻击，而蓄意攻击则是指攻击者有选择性地针对网络中具有关键作用的节点或边进行攻击，如攻击连接度最高的节点。这两种攻击方式可以有效地测试网络的稳定性。" "Networkx是一个基于Python的软件包，用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态以及函数。它提供了一系列的功能，包括但不限于网络生成、节点和边的操作、网络算法计算、网络可视化等。通过使用networkx库，研究人员可以方便地构建网络模型，并对其实施各种攻击仿真，以此分析网络的抗毁性。" "本项目的仿真可能涉及以下方面： 1. 网络模型的构建：首先需要构建不同类型的复杂网络模型，如无尺度网络（scale-free networks）、小世界网络（small-world networks）等。 2. 攻击策略的设计：实现随机攻击和蓄意攻击策略，模拟攻击发生时网络的变化。 3. 抗毁性指标的计算：定义并计算反映网络抗毁能力的指标，如网络连通性、网络效率、介数中心性等。 4. 模拟攻击的效果分析：通过仿真实验，分析网络在受到攻击后，抗毁性指标的变化情况，从而评估网络的稳定性。 5. 结果的可视化：使用networkx库中的可视化工具或第三方可视化库，将模拟结果直观地展现出来，帮助研究人员更清晰地理解网络的抗毁性表现。 通过这些分析和研究，NetAnalyze项目旨在提供对复杂网络抗毁性的深入理解，从而为网络的设计、维护和增强提供理论依据和技术支持。"

matlab模拟复杂网络攻击源代码.zip

2020-01-08 上传
运用matlab模拟复杂网络攻击，从而观察复杂网络的效率变化，这里是编好的源代码，可以直接调用，欢迎下载。

[Python]利用python实现复杂网络的博弈（1）——Networkx相关知识

2020-12-23 上传
Networkx入门 首先，我们先使用Constructor来构建一个新的图： import networkx as nx G = nx.Graph() 这个图里面并没有点，也没有边，我们可以采用如下的方式来添加点和边： G.add_node(0) G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) G.add_edge(0,1) G.add_edges_from([(0,3), (1,4), (1,2), (2,5), (3,6), (3,4), (4,7), (4,5), (5,8), (6,7), (7,8)]) 在networkx里面，node可以

module 'networkx' has no attribute 'drwa_networkx_edge_labels

2024-10-23 上传
`networkx` 是一个强大的Python库，用于处理各种复杂的图论数据结构。然而，看起来你在提到的 "drwa_networkx_edge_labels" 应该是 "draw_networkx_edge_labels"，这是 `networkx` 中用于绘制图形边标签的方法。 ...

draw_networkx_nodes

2024-01-07 上传
draw_networkx_nodes是networkx中用来绘制网络图节点的函数。它的作用是在绘制网络图的时候将节点添加到图中，并可以设置节点的样式、大小、颜色等属性。通过draw_networkx_nodes函数，可以根据节点的特性来美化网络...

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='lightblue', node_size=1000) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='gray', arrows=True) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=10, font_family='SimHei')#防止中文乱码 plt.show()

2023-04-23 上传
这是一段 Python 代码，使用 NetworkX 库来画图。代码中使用了三个函数： 1. `nx.draw_networkx_nodes` 用于画节点，其中 `G` 是图对象，`pos` 是节点的位值，`node_color` 是节点的颜色，`node_size` 是节点的大小...

draw_networkx_nodes的lebel如何使用？

2024-09-23 上传
`networkx.draw_networkx_nodes`函数本身并没有直接提供设置节点标签（label）的选项，它是用于绘制节点形状和大小的。如果你想要在节点上显示标签或ID，你应该配合`networkx.draw_networkx_labels`或`networkx.draw...

import matplotlib.pyplot as plt # 将图形绘制成一个矩形布局 pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50) # 绘制图形的节点和边 nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) # 添加节点标签 node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()} nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels) # 添加边权重标签 edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)} nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels) # 显示图形 plt.show() 修改代码，将图的标题改为“网络图”

2023-06-08 上传
plt.title("网络图") ``` 修改后的代码如下： ``` import matplotlib.pyplot as plt pos = nx.spring_layout(G, k=0.5, iterations=50) nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) node_...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加状态节点 G.add_node('q0') G.add_node('q1') G.add_node('q2') G.add_node('q3') # 添加起始状态 G.add_edge('', 'q0') # 添加终止状态 G.add_edge('q2', '') # 添加转移边 G.add_edge('q0', 'q1', label='a') G.add_edge('q0', 'q3', label='b') G.add_edge('q1', 'q2', label='a') G.add_edge('q1', 'q3', label='b') G.add_edge('q2', 'q2', label='a') G.add_edge('q2', 'q2', label='b') G.add_edge('q3', 'q2', label='a') G.add_edge('q3', 'q3', label='b') # 绘制图形 pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=1000) nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1) nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, font_size=14, edge_labels={(u, v): d['label'] for u, v, d in G.edges(data=True)}) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=18, font_family='sans-serif') plt.axis('off') plt.show()

2023-06-02 上传
这是一个绘制DFA图形的Python程序，它使用了networkx和matplotlib.pyplot库。这个程序定义了一个有向图G，它包含了DFA的各个状态和转移边。在绘制图形的过程中，使用spring_layout函数为每个节点指定位置，使用draw_...

修改代码，将图形绘制成一个矩形布局：import matplotlib.pyplot as plt# 将图形绘制成一个圆形布局pos = nx.circular_layout(G)# 绘制图形的节点和边nx.draw_networkx_nodes(G, pos)nx.draw_networkx_edges(G, pos)# 添加节点标签node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()}nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels)# 添加边权重标签edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)}nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels)# 显示图形plt.show()

2023-06-05 上传
```python import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx # 创建一个图形对象 G = nx.Graph() # 添加节点和边 G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]) # 生成...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # create graph object G = nx.Graph() # add nodes G.add_node('A') G.add_node('B') G.add_node('C') G.add_node('D') # add edges with weights G.add_edge('A', 'B', weight=5) G.add_edge('A', 'C', weight=7) G.add_edge('B', 'D', weight=6) G.add_edge('C', 'D', weight=3) # define node positions (optional) pos = {'A': (0, 0), 'B': (1, 1), 'C': (-1, 1), 'D': (0, 2)} # draw nodes and edges with labels nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos) edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels) plt.axis('off') plt.show()

2023-06-07 上传
```python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个带权图 G = nx.Graph() # 添加节点 G.add_node('A') G.add_node('B') G.add_node('C') G.add_node('D') # 添加带权边 G.add_edge('A...
心梓
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