centrality = nx.degree_centrality(graph) nx.set_node_attributes(graph, centrality, 'centrality') degrees = sorted(centrality.items(), key=itemgetter(1), reverse=True) for item in degrees[0:10]: print (item)
时间: 2024-02-29 08:52:57 浏览: 26
这段代码使用了 NetworkX 库中的 `degree_centrality` 函数计算了图中每个节点的度中心性(degree centrality),然后将该结果作为节点属性添加到图中:
```python
centrality = nx.degree_centrality(graph) # 计算度中心性
nx.set_node_attributes(graph, centrality, 'centrality') # 将结果添加到节点属性中
```
接着,代码对节点进行排序并输出前10个节点的度中心性,以便观察最重要的节点:
```python
degrees = sorted(centrality.items(), key=itemgetter(1), reverse=True) # 对节点按度中心性进行排序
for item in degrees[0:10]: # 输出前10个节点
print(item)
```
其中,`sorted` 函数对字典进行排序,`itemgetter` 函数指定以字典的第二个值(即度中心性)进行排序,`reverse=True` 表示按从大到小的顺序排列。最后,代码输出前10个节点的度中心性。
相关问题
nbest_centrality(graph,nx.betweenness_centrality)nbest_centrality(graph,nx.closeness_centrality)nbest_centrality(graph,nx.eigenvector_centrality_numpy)
这些函数都是用于计算图形中节点的中心性指标,并返回前n个中心节点。具体实现可以按照以下步骤:
1. 导入`networkx`模块。
```
import networkx as nx
```
2. 创建一个图形对象,可以从文件中加载或手动添加节点和边缘。
```
G = nx.Graph()
# add nodes and edges to the graph
```
3. 使用所需的中心性指标函数来计算每个节点的中心性值,并将结果存储在字典中。
```
betweenness = nx.betweenness_centrality(G)
closeness = nx.closeness_centrality(G)
eigenvector = nx.eigenvector_centrality_numpy(G)
```
4. 创建一个函数来返回前n个中心节点。该函数可以接受字典、中心性指标函数和n作为参数。
```
def nbest_centrality(graph, centrality_func, n):
centrality = centrality_func(graph)
sorted_nodes = sorted(centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
return [node[0] for node in sorted_nodes[:n]]
```
5. 调用`nbest_centrality`函数并传递相应的参数来获取前n个中心节点。
```
print(nbest_centrality(G, nx.betweenness_centrality, 5))
print(nbest_centrality(G, nx.closeness_centrality, 5))
print(nbest_centrality(G, nx.eigenvector_centrality_numpy, 5))
```
在这里,我们假设要返回前5个中心节点。你可以根据需要调整`n`的值来获取更多或更少的中心节点。
写一段python代码重新实现nx.betweenness_centrality函数
好的,以下是重新实现nx.betweenness_centrality函数的Python代码:
```python
import networkx as nx
def my_betweenness_centrality(G):
betweenness_centrality = {}
nodes = G.nodes()
for node in nodes:
betweenness_centrality[node] = 0
for s in nodes:
S = []
P = {}
for node in nodes:
P[node] = []
sigma = {}
sigma[s] = 1
d = {}
for node in nodes:
d[node] = -1
d[s] = 0
Q = [s]
while Q:
v = Q.pop(0)
S.append(v)
for w in G.neighbors(v):
if d[w] < 0:
Q.append(w)
d[w] = d[v] + 1
if d[w] == d[v] + 1:
sigma[w] = sigma[w] + sigma[v]
P[w].append(v)
delta = {}
for node in nodes:
delta[node] = 0
while S:
w = S.pop()
for v in P[w]:
delta[v] = delta[v] + (sigma[v] / sigma[w]) * (1 + delta[w])
if w != s:
betweenness_centrality[w] = betweenness_centrality[w] + delta[w]
return betweenness_centrality
# 创建一个图
G = nx.Graph()
# 添加节点
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4])
# 添加边
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4)])
# 计算节点的betweenness centrality
bc = my_betweenness_centrality(G)
# 输出结果
print(bc)
```
在这个例子中,我们定义了一个名为my_betweenness_centrality的函数来重新实现nx.betweenness_centrality函数。该函数接受一个图G作为输入,并返回一个字典,其中包含每个节点的betweenness centrality值。我们使用Brandes算法来计算每个节点的betweenness centrality值。
在这个例子中,我们创建了一个包含4个节点和4条边的图。然后,我们使用my_betweenness_centrality函数计算每个节点的betweenness centrality,并将结果存储在bc变量中。最后,我们打印出这些结果。