networkx中边数与实际传入不一致问题

在使用networkx创建图的时候，边数与实际传入可能不一致的问题通常是由于重复添加边或者添加自环边导致的。具体原因可以通过检查代码来确定。

为了避免这个问题，可以在创建图时使用`add_edge()`方法，该方法会自动检查是否已经添加了重复的边或自环边。例如：

import networkx as nx

G = nx.Graph()
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(3, 1)

# 打印边数
print(G.number_of_edges())

如果你已经知道边列表，可以使用`add_edges_from()`方法添加多个边。例如：

import networkx as nx

edges = [(1, 2), (2, 3), (3, 1)]
G = nx.Graph()
G.add_edges_from(edges)

# 打印边数
print(G.number_of_edges())

在使用`add_edges_from()`方法时，也会自动检查是否已经添加了重复的边或自环边。

相关问题

networkx边介数计算公式

networkx中边介数的计算公式为：

$$
C_{B}(e) = \sum_{s \neq t \neq e} \frac{\sigma_{s,t}(e)}{\sigma_{s,t}}
$$

其中，$C_{B}(e)$表示边$e$的边介数中心性， $\sigma_{s,t}$表示从节点$s$到节点$t$的最短路径数量， $\sigma_{s,t}(e)$表示从节点$s$到节点$t$的最短路径数量中，经过边$e$的路径数量， $s$和$t$分别表示图中的两个节点。

该公式的意义是，边介数中心性可以由所有不包含该边的最短路径经过该边的数量之和来度量。越多的路径经过该边，边介数中心性就越高，表示该边在网络中的重要性越大。

networkx中加权介数计算代码

在 NetworkX 中，你可以使用 `nx.betweenness_centrality()` 函数来计算加权介数（weighted betweenness centrality）。这个函数可以计算节点和边的介数，但是默认情况下是不考虑边的权重的。要计算加权介数，你需要使用 `nx.betweenness_centrality_subset()` 函数，并传入一个带权重的图。

下面是一个计算加权介数的示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个带权重的有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('A', 'B', weight=3)
G.add_edge('A', 'C', weight=2)
G.add_edge('B', 'C', weight=1)
G.add_edge('C', 'D', weight=4)

# 计算加权介数
weighted_betweenness = nx.betweenness_centrality_subset(G, weight='weight')

# 输出结果
for node, value in weighted_betweenness.items():
    print(f"节点 {node} 的加权介数为 {value}")

在这个示例中，我们创建了一个有向图，其中每条边都有一个权重。然后，我们使用 `nx.betweenness_centrality_subset()` 函数计算加权介数，并将权重属性设置为 `'weight'`。最后，我们遍历每个节点，并输出其对应的加权介数值。

希望这个示例能够帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。