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。