Question

我想使用 python 为现有图形找到这三个 Prestige度量：

学位声望
邻近声望
信誉等级

我可以为此目的使用networkx吗？如果没有，那么我可以使用哪个库以及如何使用它。任何链接或参考，表示赞赏。

Answer 1

是的，但据我所知，您可以自己实施这些措施。
例如，考虑学位信誉，定义为节点的传入链接数除以可能的传入链接总数。

在这种情况下，您可以将其计算为：

n_nodes = 10
d = nx.gnp_random_graph(n_nodes, 0.5, directed=True)
degree_prestige = dict((v,len(d.in_edges(v))/(n_nodes-1)) for v in d.nodes_iter())

使用networkx定义的功能，与其他易于实施的措施相同。

Answer 2

public propsToObj() : {[key: string]: any} {
      let ret: any = {};

      for (const prop in this) {
        const descriptor = Object.getOwnPropertyDescriptor(this.constructor.prototype, prop);
        if (descriptor && typeof descriptor.get === 'function') {
            ret[prop] = this[prop];
            console.log(typeof ret[prop]); // just exaple how you can know type you can save it with property too if you need it
        }
      }
        return ret;
    }

学位，邻近程度和等级声望

2 个答案: