NetAnalyze 建立网络

建立网络，绘制网络图，计算网络抗毁性指标； 在随机攻击和蓄意攻击下，仿真网络抗毁性指标变化情况。(Establish network, draw network diagram and calculate network invulnerability index; Under random attack and intentional atta

import networkx as nx
import numpy as np
import random

#  计算全局网络效率
def network_eff（G n）:
    sum_eff = 0
    for u in G.nodes（）:  # 遍历流量图F的每个点
        path = nx.shortest_path_length（G source=u）  # 在网络G中计算从u开始到其他所有节点（注意包含自身）的最短路径长度。如果两个点之间没有路径，那path里也不会存储这个目标节点（比前面的代码又省了判断是否has_path的过程）
        for v in path.keys（）:  # path是一个字典，里面存了所有目的地节点到u的最短路径长度
            if u != v:  # 如果起终点不同才累加计算效率
                sum_eff += 1 / path[v]
    sum_eff = （1 / （n * （n - 1））） * sum_eff  # 计算网络剩余效率
    return sum_eff


#  计算最大连通子图节点数
def max_connect_num（G）:
    largest_components = max（nx.connected_components（G） key=len）  # 高效找出最大的联通成分
    return len（largest_components）



#  计算两点之间的空间距离
def dis（x1 y1 x2 y2）:
    dx = x1-x2
    dy = y1-y2
    d = np.sqrt（dx*dx+dy*dy）
    return d


def MaxMinNormalization（xMaxMin）:
    x = （x - Min） / （Max - Min）
    return x


def creategraph（Graph G_node R_com X_axis Y_axis node）:
    is_connect = False
    while not is_connect:
        #  产生随机分布的随机点
        for i in range（0 G_node）:
            #  随机分布
            node[i][0] = （X_axis[1] - X_axis[0]）*random.random（）
            node[i][1] = （Y_axis[1] - Y_axis[0]）*random.random（）
            #  正态分布
            # node[i][0] = random.normalvariate（（X_axis[1] + X_axis[0]）/2 30）  # random.random（）
            # node[i][1] = random.normalvariate（（Y_axis[1] + Y_axis[0]）/2 30）  # random.random（）
            Graph.add_node（i+1）
        #  建立网络中的连边
        for i in range（0 G_node）:
            for j in range（0 G_node）:
                if i != j and dis（node[i][0] node[i][1] node[j][0] node[j][1]） <= R_com:
                    Graph.add_edge（i+1 j+1）
        if max_connect_num（Graph） == G_node:
            is_connect = True
    return Graph

#  求图中最大节点度的序号
def index_max_degree（G G_node）:
    node_degree_G = np.zeros（G_node）  # 图G节点度
    for node in G.nodes（）:
        node_degree_G[node-1] = G.degree（node）
    node_degree_G_list = node_degree_G.tolist（）
    num = np.int32（node_degree_G_list.index（max（node_degree_G_list）））
    return num+1




# G.add_node（4）  # 添加一个节点
# G.add_nodes_from（[‘b‘ ‘c‘ ‘d‘ ‘e‘]）    #加点集合
# G.add_node（2）
# G.add_nodes_from（[3 4 5 6]）  # 添加一个节点列表
# G.add_edge（1 3）  # 添加边
# G.add_edges_from（[（1 3） （3 4） （3 2）]）  # 添加多条边
# print（“图中有哪些节点:“ G.nodes（））
# print（“图中有哪些边:“ G.edges（））
# print（G.neighbors（1））
# print（“节点的度:“ G.degree（））
# print（“节点的度中心性:“ nx.degree_centrality（G））
# print（“节点的接近中心性:“ nx.closeness_centrality（G））
# print（“节点的介数中心性:“ nx.betweenness_centrality（G））
# print（“节点的特征向量中心性:“ nx.eigenvector_centrality_numpy（G））

# #開始画各个小图
# plt.subplot（221）
# nx.draw（Gposfont_size=8）
# plt.subplot（222）
# nx.draw（Gposnode_color=‘k‘node_size=0with_labels=False）
# plt.subplot（223）
# nx.draw（Gposnode_color=‘g‘node_size=250with_labels=Falsewidth=6）
# #最后一幅子图转为有向图
# plt.subplot（224）
# H=G.to_directed（）
# nx.draw（Hposnode_co

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        294  2020-02-16 16:10  NetAnalyze\.idea\misc.xml

     文件        279  2020-02-16 16:07  NetAnalyze\.idea\modules.xml

     文件        441  2020-02-16 16:10  NetAnalyze\.idea\NetAnalyze.iml

     文件      13463  2020-03-13 10:22  NetAnalyze\.idea\workspace.xml

     文件      13081  2020-03-12 19:14  NetAnalyze\G.pdf

     文件      13117  2020-03-12 19:15  NetAnalyze\H.pdf

     文件       9077  2020-03-01 11:56  NetAnalyze\NetBuild

     文件       5501  2020-02-21 10:52  NetAnalyze\netfun.py

     文件      14654  2020-03-12 19:15  NetAnalyze\Node Degree Attack-Network Efficiency.pdf

     文件      14079  2020-03-12 19:15  NetAnalyze\Node Degree Attack-Number of nodes in MCS.pdf

     文件      14653  2020-03-12 19:15  NetAnalyze\Random Attack-Network Efficiency.pdf

     文件      14094  2020-03-12 19:15  NetAnalyze\Random Attack-Number of nodes in MCS.pdf

     文件       1780  2020-02-21 10:55  NetAnalyze\__pycache__\netfun.cpython-37.pyc

     目录          0  2020-03-13 10:22  NetAnalyze\.idea

     目录          0  2020-02-21 10:55  NetAnalyze\__pycache__

     目录          0  2020-03-01 11:56  NetAnalyze

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