使用betweenness_centrality(G, k=None, normalized=True, weight=None, endpoints=False, seed=None)
时,如何给参数weight
形成图形G(G=nx.graph())
?
betweenness_weight_dic={}
betweenness_weight_dic=nx.closeness_centrality(G,weight='weight')
答案 0 :(得分:0)
您需要具有边缘属性,并将边缘属性的名称传递给居中性中心功能,该功能使用权重来计算最短路径。一个小例子:
import networkx as nx
g = nx.Graph()
# add edge with the implicit edge attributes weight
g.add_weighted_edges_from([(1,2,3), (2,3,4), (2,5,2), (3,6,4), (6,1,2)])
print(nx.betweenness_centrality(g))
# {1: 0.16666666666666666, 2: 0.5833333333333333, 3: 0.16666666666666666, 5: 0.0, 6: 0.08333333333333333}
print(nx.betweenness_centrality(g,weight="weight"))
# {1: 0.3333333333333333, 2: 0.5, 3: 0.0, 5: 0.0, 6: 0.16666666666666666}
``