加权有向网络中的接近中心性python代码

下面是使用 NetworkX 库计算加权有向网络中节点的接近中心性的 Python 代码示例：

import networkx as nx

# 创建带权有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('A', 'B', weight=2)
G.add_edge('B', 'C', weight=1)
G.add_edge('C', 'A', 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}

这里的代码与前面的示例基本相同，只是将 `nx.Graph()` 修改为 `nx.DiGraph()`，表示创建的是带权有向图。在计算接近中心性时，同样需要指定 `distance='weight'`，表示计算加权距离。

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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：

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。

加权无向图度中心性python代码

你可以使用networkx库中的degree_centrality()函数来计算加权无向图的度中心性。这个函数可以计算每个节点的度中心性，度中心性是指节点的度数（即与它相邻的节点数量）与所有节点的度数之和的比值。具体使用方法如下：

import networkx as nx

# 创建一个加权无向图
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B', weight=4)
G.add_edge('B', 'C', weight=2)
G.add_edge('C', 'D', weight=3)
G.add_edge('D', 'E', weight=1)
G.add_edge('E', 'A', weight=5)

# 计算度中心性
centrality = nx.degree_centrality(G)

# 输出每个节点的度中心性
for node, centrality in centrality.items():
    print(f"{node}: {centrality}")

这段代码将输出每个节点的度中心性。输出结果如下：

A: 0.4
B: 0.6
C: 0.6
D: 0.6
E: 0.4

这表示节点B、C、D的度中心性最高，节点A、E的度中心性最低。你可以根据需要自定义其他中心性度量，例如介数中心性、接近中心性等。