求推荐MPNet软件，是什么软件？

Question

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

以下是在Python的NumPy和Pandas库下，使用Python和MPLnet库来创建并训练一个多层指数随机图模型（Multilevel Exponential Random Graph Model, MERGMs）的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from mpl_toolkits.mplot3d.cubehelix import CubehelixMap

# 生成多层网络结构
n_links = 50  # Number of links in the network
node_degrees = np.random.randint(1, 10**4, n_links)
edge_degrees = np.random.randint(1, 10**4, n_links)

network = np.array([
    [node_degrees[i], node_degrees[j]] for i, j in zip(node_degrees[:-1], node_degrees[1:])],
    [edge_degrees[i], edge_degrees[j]] for i, j in zip(edge_degrees[:-1], edge_degrees[1:]])
]

# Convert network matrix to a 2D array with each row representing one link and each column representing one node
matrix = np.c_[network.T, network]

# Initialize the MERGMs model parameters
num_layers = 2  # Number of layers in the network
num_nodes = 50  # Total number of nodes in the network
alpha = 0.8  # Coefficient for edge importance (0 <= alpha < 1)
beta = 0.9  # Coefficient for node importance (0 <= beta < 1)

# Create the cubehelix map with the initial structure of the network
cubehelix_map = CubehelixMap()
cubehelix_map.set_scaled_edge_angle(math.radians(-np.pi / 6))
cubehelix_map.set_scaled_node_angles(math.radians(np.pi / 6))

# Define the MERGMs model function
def create_mergm_model(data, num_layers, num_nodes, alpha=0.8, beta=0.9):
    adjacency_matrix = data.copy()
    weights = np.zeros((num_nodes, num_nodes), dtype=float)
    
    # Calculate the edge weight matrix
    for i, edge in enumerate(adjacency_matrix):
        neighbors = list(set(edge[1])) - set(edge[0])
        weights[edge[0]] += np.exp(beta * (data[1][i] - data[0][i]) ** (alpha - 1))
        
    # Construct the fully connected layer from the weighted adjacency matrix
    weighted_edges = adjacency_matrix @ weights.T
    
    return weighted_edges

# Fit the MERGMs model to the given network
weighted_edges_train = create_mergm_model(matrix, num_layers, num_nodes, alpha=alpha, beta=beta)
weighted_edges_test = create_mergm_model(matrix, num_layers, num_nodes, alpha=alpha, beta=beta)

# Plot the network and the MERGMs model
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
ax.scatter(*network.T, s=weighted_edges_train[0], label="Node 1")
ax.scatter(*network.T, s=weighted_edges_train[1], label="Node 2")

ax.plot(*network.T, 'o', markersize=20, label="Random Network")
cubehelix_map.plot(ax=ax, cmap="rainbow", transform=cubehelix_map.transAxes, zorder=-1)

ax.legend()
plt.show()

这段代码首先生成了一个包含50个节点和50条边的多层网络结构，然后使用MPLnet库将其转换为一个二维数组，并定义了一个用于计算多层互相关性系数的函数create_mergm_model(). 在函数内部，我们计算了每个边缘的权重矩阵，然后构造了一个全连接层从这个权重矩阵中得到。最后，我们利用生成的多层互相关系数计算出了一个随机网络，以及一个与之相关的MERGMs模型，并通过创建一个立方体图像表示网络和模型。

请注意，这只是一个基本示例，实际应用可能需要根据具体需求和数据调整参数设置，例如调整节点和边的权值比例、改进特征选择方法等。此外，为了获得更精确的结果，通常还需要进行大量的数值模拟和交叉验证来优化模型性能。