求解網路科學裡面的接近中心性
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import operator
def get_closeness_centrality():
g = nx.graph()
filestr = ""
#需要讀入的鄰接矩陣
with open("nsmatrix.txt") as files:
for line in files:
filestr += line.strip()
#將字串轉換成列表
matrix = eval(filestr)
nodes = range(len(matrix))
g.add_nodes_from(nodes)
for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix)):
if(matrix[i][j] == 1):
g.add_edge(i, j)
cc = nx.algorithms.bipartite.centrality.closeness_centrality(g,g.node())
print("節點編號及其接近中心性最大值為:")
鄰接矩陣的格式如下:
[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]
接近中心性python實現
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import pylab import numpy as np defgetclosenesscentrality graph closeness for i in graph.nodes s...
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ps 寫在這裡只是為了方便以後忘記後理解。對於了解圖論的朋友而言,最短路這個概念一定不陌生。我們設想乙個實際生活中的場景,比如你要建乙個大型的娛樂商場,你可能會希望周圍的顧客到達這個商場的距離都可以盡可能地短。這個就涉及到接近中心性的概念,接近中心性的值為路徑長度的倒數。接近中心性需要考量每個結點到...
各種度中心性的定義與區別
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