网络全局效率、最大连通子图、网络抗毁性、蓄意攻击、随意攻击python代码

import networkx as nxfrom matplotlib import pyplot as plt# 创建空的网格G=nx.MultiGraph()#创建空的多图#G = nx.Graph()# 计算网络的直径=6print( nx.diameter(G) )#（2）效率# 计算节点1和5之间的效率#print( nx.efficiency(G,1,5) )#（3）最短路径# 计算

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1023人浏览 · 2022-05-16 20:59:35

weixin_17839606517 · 2022-05-16 20:59:35 发布

import networkx as nx
from matplotlib import pyplot as plt
# 创建空的网格
G=nx.MultiGraph()#创建空的多图
#G = nx.Graph()
# 计算网络的直径=6
print( nx.diameter(G) )
#（2）效率
# 计算节点1和5之间的效率
#print( nx.efficiency(G,1,5) )
 
#（3）最短路径
# 计算节点1和5之间最短路径长度=2
#print( nx.shortest_path_length(G,1,5) )
#（4）局部效率
print( nx.local_efficiency(G) ) 
 
#（5）全局效率
print( nx.global_efficiency(G) )  
 
#（6）求整个网络的平均距离
print( nx.average_shortest_path_length(G) ) 
nx.draw_networkx(G)
plt.show()

G.remove_edge('1','3')#移除边
最大连通子图
def max_connect_num(G2):
    largest_components = max(nx.connected_components(G2), key=len)  # 高效找出最大的联通成分
    h=len(largest_components)
    print( h)
    
max_connect_num(G)
nx.draw_networkx(G)
plt.show()