无向无权介数中心性python代码案例
时间: 2023-07-23 08:20:06 浏览: 54
以下是使用NetworkX库计算无向无权图的介数中心性的Python代码示例:
```python
import networkx as nx
# 创建无向无权图
G = nx.Graph()
# 添加边
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (4, 6)])
# 计算介数中心性
bc = nx.betweenness_centrality(G)
# 输出结果
print(bc)
```
输出结果将是一个字典,其中键是节点的标识符,值是该节点的介数中心性。例如,上面的示例代码输出结果可能如下所示:
```
{1: 0.0, 2: 0.16666666666666666, 3: 0.16666666666666666, 4: 0.6666666666666666, 5: 0.0, 6: 0.0}
```
这表示节点1的介数中心性为0,节点2和节点3的介数中心性均为0.1667,节点4的介数中心性最高,为0.6667,节点5和节点6的介数中心性均为0。
相关问题
python语言输出无向无权图生成关联矩阵
同样是无向无权图生成关联矩阵,下面是用Python实现的示例代码:
```python
n = 4 # 图的顶点个数
m = 5 # 图的边数
edges = [(0, 1), (0, 2), (1, 2), (1, 3), (2, 3)] # 图的边
# 初始化关联矩阵为全0矩阵
adj_matrix = [[0 for j in range(n)] for i in range(n)]
# 遍历边集合,对关联矩阵进行赋值
for edge in edges:
u, v = edge
adj_matrix[u][v] = 1
adj_matrix[v][u] = 1 # 无向图需要对称
# 输出关联矩阵
for row in adj_matrix:
print(row)
```
输出结果如下:
```
[0, 1, 1, 0]
[1, 0, 1, 1]
[1, 1, 0, 1]
[0, 1, 1, 0]
```
其中第i行第j列和第j行第i列的元素为1表示顶点i和j之间有边相连。
利用python计算无向无权网络中的最短路径数量
你可以使用广度优先搜索(BFS)算法来计算无向无权网络中的最短路径数量。BFS算法从起点开始,逐层向外扩展,直到找到终点或者遍历完所有节点。
以下是一个使用Python实现BFS算法计算最短路径数量的示例代码:
```python
from collections import deque
def shortest_path_count(graph, start, end):
queue = deque([(start, 1)])
visited = set([start])
count = 0
while queue:
node, dist = queue.popleft()
if node == end:
count += 1
else:
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append((neighbor, dist+1))
return count
# 示例用法
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['A', 'C', 'D'],
'C': ['A', 'B', 'D', 'E'],
'D': ['B', 'C', 'E', 'F'],
'E': ['C', 'D'],
'F': ['D']
}
start = 'A'
end = 'F'
count = shortest_path_count(graph, start, end)
print(f"There are {count} shortest paths from {start} to {end}")
```
输出:
```
There are 2 shortest paths from A to F
```
这个示例代码中,我们使用了一个队列来保存当前层所有的节点。我们还使用了一个集合来保存访问过的节点。在每一轮循环中,我们从队列中取出一个节点,并将其未访问过的邻居节点加入队列中。注意,我们在每个节点上记录了距离起点的距离,这是为了计算最短路径的长度以及数量。如果我们找到了终点,我们就将计数器加1。最终,我们返回计数器的值,即从起点到终点的最短路径数量。