Python NetworkX average_degree_connectivity用法及代碼示例

計算圖的平均連通度。

平均連通度是度為 k 的節點的平均最近鄰度。對於加權圖，可以使用[1]中定義的加權平均鄰居度來計算類似的度量，對於節點 i ，如下所示

其中s_i是節點i的加權度，w_{ij}是連接i和j的邊的權重，N(i)是節點i的鄰居。

參數：

G：NetworkX 圖

source：“in”|”out”|”in+out”(默認：“in+out”)

僅限有向圖。使用 “in”- 或 “out”-degree 作為源節點。

target：“in”|”out”|”in+out”(默認值：“in+out”

僅限有向圖。使用“in”- 或“out”-degree 作為目標節點。

nodes：列表或可迭代(可選)

計算這些節點的鄰居連接。默認為所有節點。

weight：字符串或無，可選(默認=無)

保存用作權重的數值的邊屬性。如果沒有，則每條邊的權重為 1。

返回：

d：dict

以度 k 為鍵的字典，具有平均連通性的值。

拋出：

NetworkXError

如果 source 或 target 不是 ‘in’, ‘out’ 之一，或“in+out”。如果為無向圖傳遞了source 或target。

參考：

1

A. Barrat, M. Barthélemy, R. Pastor-Satorras, and A. Vespignani, “The architecture of complex weighted networks”. PNAS 101 (11): 3747-3752 (2004).

例子：

>>> G = nx.path_graph(4)
>>> G.edges[1, 2]["weight"] = 3
>>> nx.average_degree_connectivity(G)
{1: 2.0, 2: 1.5}
>>> nx.average_degree_connectivity(G, weight="weight")
{1: 2.0, 2: 1.75}