城市交通网络模拟：节点连接关系，特征和交通拥堵状态生成

以下是一个示例代码，用于生成城市交通网络的节点连接关系，节点特征和交通拥堵程度标签，并输出 10 个时刻的数据：

import random

# 生成节点连接关系
def generate_network():
    network = []
    for i in range(20):
        for j in range(i+1, 20):
            network.append((i, j))
    random.shuffle(network)
    return network[:100]

# 根据节点连接关系生成节点特征和标签
def generate_data(network):
    data = []
    for i in range(20):
        vehicle_density = random.uniform(0, 1)
        average_speed = random.uniform(10, 30)
        for j in range(10):
            if vehicle_density > 0.7 and average_speed < 15:
                label = '拥堵'
            elif vehicle_density > 0.3 and average_speed < 20:
                label = '缓行'
            else:
                label = '畅通'
            data.append((i, vehicle_density, average_speed, label))
            vehicle_density = random.uniform(max(0, vehicle_density - 0.1), min(1, vehicle_density + 0.1))
            average_speed = random.uniform(max(10, average_speed - 1), min(30, average_speed + 1))
    return data

# 输出数据
def output_data(data):
    for i, d in enumerate(data):
        print("时刻{}：节点{}，车辆密度：{}，平均车速：{}，标签：{}".format(i//20+1, d[0], d[1], d[2], d[3]))

# 主函数
def main():
    network = generate_network()
    data = generate_data(network)
    output_data(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码先调用generate_network()函数生成 20 个节点的连接关系，然后调用generate_data()函数根据节点连接关系生成节点特征和标签，最后调用output_data()函数输出 10 个时刻的数据。

注意，代码中的节点特征和标签是随机生成的示例数据，实际应用中可能需要根据实际情况进行调整。