degree centrality

在 NetworkX 中，可以使用 `degree_centrality()` 函数来计算无向图或有向图中每个节点的度中心性。这个函数将返回一个字典对象，其中节点是键，度中心性是值。

以下是一个简单的例子，演示如何计算一个无向图中每个节点的度中心性：

import networkx as nx

# 创建一个简单的无向图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (4, 5)])

# 计算每个节点的度中心性
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)

# 输出每个节点的度中心性
for node, centrality in degree_centrality.items():
    print("Node:", node, "\tDegree Centrality:", centrality)

输出结果为：

Node: 1  Degree Centrality: 0.6666666666666666
Node: 2  Degree Centrality: 0.6666666666666666
Node: 3  Degree Centrality: 1.0
Node: 4  Degree Centrality: 0.6666666666666666
Node: 5  Degree Centrality: 0.3333333333333333

从结果可以看出，节点 3 的度中心性最高，因为它有 3 条边连接到其他节点，而其他节点的度中心性都比它低。节点 1 和节点 2 的度中心性相同，因为它们都有 2 条边连接到其他节点。节点 5 的度中心性最低，因为它只有一条边连接到其他节点。