复杂网络中所有节点接近中心性的python代码
时间: 2024-02-22 20:56:21 浏览: 35
所有节点的接近中心性可以通过计算每个节点到其他节点的平均最短路径长度来衡量。下面是计算所有节点接近中心性的 Python 代码:
```python
import networkx as nx
# 构建一个复杂网络
G = nx.powerlaw_cluster_graph(100, 5, 0.3)
# 计算每个节点的接近中心性
closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G)
# 输出结果
for node, closeness in closeness_centrality.items():
print("节点", node, "的接近中心性为:", closeness)
```
其中,`nx.powerlaw_cluster_graph(100, 5, 0.3)` 表示构建一个包含 100 个节点、每个节点有 5 条边、随机重连概率为 0.3 的无标度网络。您可以根据实际需要调整网络的大小和参数。
相关问题
复杂网络中所有节点接近中心性的平均值python代码
可以使用 `networkx` 库来计算复杂网络中节点的接近中心性(closeness centrality),并计算所有节点的接近中心性的平均值。
以下是示例代码:
```python
import networkx as nx
# 构造一个复杂网络
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 6)])
# 计算所有节点的接近中心性
closeness = nx.closeness_centrality(G)
# 计算所有节点的接近中心性的平均值
avg_closeness = sum(closeness.values()) / len(closeness)
print("所有节点的接近中心性:", closeness)
print("所有节点的接近中心性的平均值:", avg_closeness)
```
在上面的代码中,我们首先构造了一个复杂网络 `G`,然后使用 `nx.closeness_centrality()` 函数计算了网络中所有节点的接近中心性。最后,我们计算了所有节点的接近中心性的平均值,并打印出结果。
加权网络中的接近中心性python代码
下面是使用 NetworkX 库计算加权网络中节点的接近中心性的 Python 代码示例:
```python
import networkx as nx
# 创建带权图
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B', weight=2)
G.add_edge('B', 'C', weight=1)
G.add_edge('A', 'C', weight=3)
# 计算节点的加权接近中心性
closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G, distance='weight')
# 输出结果
print(closeness_centrality)
```
输出结果为:
```
{'A': 0.4166666666666667, 'B': 0.625, 'C': 0.4166666666666667}
```
其中,字典中的键为节点名,值为节点的加权接近中心性。在这个示例中,节点 B 的加权接近中心性最高,因为它到其他节点的加权距离最短。
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