python 计算图graph_B中每个节点的closeness_centrality,将该值作为一个属性添加到节点的属性中的代码

在Python中，我们可以使用`networkx`库来处理图并计算节点的中心性，包括closeness centrality。首先，你需要安装`networkx`库，如果还没有安装可以使用`pip install networkx`命令。然后，按照以下步骤操作：

import networkx as nx

# 假设graph_B是一个已经加载好的网络x_graph类型的图
if 'nx_Graph' not in dir():
    # 如果没有提供实际的图数据，这里我们创建一个示例图
    graph_B = nx.Graph()
    # ... (添加节点和边)

# 计算closeness centrality
closeness_centrality = nx.closeness_centrality(graph_B)

# 将closeness centrality作为属性添加到每个节点
for node, centrality_score in closeness_centrality.items():
    graph_B.nodes[node]['closeness_centrality'] = centrality_score

# 现在，每个节点都有了一个名为"closeness_centrality"的新属性

如果你已经有了实际的图数据，并且它是一个复杂的结构（如DiGraph或其他类型），只需替换上面代码中的`graph_B`部分即可。