def read_graph(graph): # 读取图的邻接表或邻接矩阵 pass def degree_centrality(graph): # 存储每个节点的度中心性指标 centrality = {} # 遍历图中的每个节点 for node in graph: # 计算节点的度 degree = len(graph[node]) # 将节点的度存储在度中心性字典中 centrality[node] = degree # 遍历度中心性字典，计算每个节点的度中心性指标 n = len(graph) - 1 for node in centrality: centrality[node] /= n # 返回度中心性字典 return centrality怎么绘制度中心性连线图

要绘制度中心性连线图，你可以使用 Python 的 networkx 库。以下是一个绘制度中心性连线图的示例代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

def draw_degree_centrality(graph, centrality):
    # 创建一个无向图
    G = nx.Graph()

    # 添加节点和边
    for node in graph:
        for neighbor in graph[node]:
            G.add_edge(node, neighbor)

    # 获取节点的度中心性指标
    node_centrality = [centrality[node] * 10000 for node in graph]

    # 绘制连线图
    pos = nx.spring_layout(G)
    nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=node_centrality, node_color=node_centrality, cmap=plt.cm.Blues)
    nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.3)

    # 添加标题和标签
    plt.title('Degree Centrality')
    plt.xlabel('Nodes')
    plt.ylabel('Centrality')

    # 显示图形
    plt.show()

你可以将上面的代码添加到你的程序中，然后在调用 `degree_centrality` 函数后再调用 `draw_degree_centrality` 函数来绘制度中心性连线图。在这个示例代码中，我们使用了 `spring_layout` 来生成节点的布局，然后使用节点的度中心性指标作为节点的大小和颜色。