Python NetworkX attribute_assortativity_coefficient用法及代码示例

计算节点属性的分类。

Assortativity 衡量图中连接相对于给定属性的相似性。

参数：

G：NetworkX 图

attribute：string

节点属性键

nodes: list or iterable (optional)：

计算容器中节点的属性分类。默认为所有节点。

返回：

r：浮点数

给定属性的图的分类性

注意：

这计算了方程。 (2) 在参考文献中。 [1] ， (trace(M)-sum(M^2))/(1-sum(M^2))，其中 M 是指定属性的联合概率分布(混合矩阵)。

参考：

1

M. E. J. Newman, Mixing patterns in networks, Physical Review E, 67 026126, 2003

例子：

>>> G = nx.Graph()
>>> G.add_nodes_from([0, 1], color="red")
>>> G.add_nodes_from([2, 3], color="blue")
>>> G.add_edges_from([(0, 1), (2, 3)])
>>> print(nx.attribute_assortativity_coefficient(G, "color"))
1.0