Python NetworkX local_reaching_centrality用法及代码示例

返回有向图中节点的局部到达中心性。

有向图中节点的local reaching centrality是从该节点可到达的其他节点的比例[1]。

参数：

G：DiGraph

NetworkX 有向图。

v：节点

有向图中的一个节点 G 。

paths：字典(默认=无)

如果这不是 None 它必须是 single-source 最短路径的字典表示，例如由 networkx.shortest_path() 和源节点 v 计算。如果您打算多次调用此函数但不希望每次都重新计算路径，请使用此关键字参数。

weight：无或字符串，可选(默认=无)

用于边权重的属性。如果 None ，则假设每个边权重为 1。较高的权重意味着节点和shorter 路径长度之间的连接更强。

normalized：布尔，可选(默认=真)

是否通过边权重的总和对边权重进行归一化。

返回：

h：浮点数

图 G 中节点 v 的局部到达中心性。

参考：

1

Mones, Enys, Lilla Vicsek, and Tamás Vicsek. “Hierarchy Measure for Complex Networks.” PLoS ONE 7.3 (2012): e33799. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0033799

例子：

>>> G = nx.DiGraph()
>>> G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])
>>> nx.local_reaching_centrality(G, 3)
0.0
>>> G.add_edge(3, 2)
>>> nx.local_reaching_centrality(G, 3)
0.5