subgraph = G.subgraph([node] + neighbors)是什么意思

`subgraph` 是 `networkx` 中的一个函数，可以用来获取原图 `G` 中指定节点集合的子图。

在这个例子中，我们想要获取每个节点 `node` 和它的邻居节点 `neighbors` 组成的子图，所以我们需要将 `node` 和 `neighbors` 组成一个新的节点集合，然后调用 `subgraph` 函数获取这个子图。

`[node] + neighbors` 是将 `node` 和 `neighbors` 组成一个新的列表，`subgraph([node] + neighbors)` 就是获取由这个列表中的节点组成的子图。

相关问题

在已形成的网络G中，存在节点i与其邻居构成的子图Gi，我们想得到Gi中每个邻居到彼此的最短距离，并求其倒数之和，用python写出

可以使用networkx库中的函数来实现该问题。代码如下：

import networkx as nx

# 构造图G
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (3, 5), (4, 5)])

# 遍历每个节点，计算邻居间的最短距离并求倒数之和
sum_inv_dist = 0
for node in G.nodes():
    neighbors = list(G.neighbors(node))
    subgraph = G.subgraph([node] + neighbors)
    shortest_paths = dict(nx.shortest_path_length(subgraph))
    for i, n1 in enumerate(neighbors):
        for n2 in neighbors[i+1:]:
            dist = shortest_paths[n1][n2]
            sum_inv_dist += 1 / dist

print(sum_inv_dist)

这里构造了一个简单的图G作为例子，可以根据实际情况修改。