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。