Python NetworkX modularity_matrix用法及代碼示例

返回 G 的模塊化矩陣。

模塊化矩陣是矩陣 B = A - <A>，其中 A 是鄰接矩陣，<A> 是平均鄰接矩陣，假設圖由配置模型說明。

更具體地說，B 的元素 B_ij 定義為

其中 k_i 是節點 i 的度數，其中 m 是圖中的邊數。當權重設置為屬性邊的名稱時，使用其值計算 Aij、k_i、k_j 和 m。

參數：

G：圖形

NetworkX 圖

nodelist：列表，可選

根據 nodelist 中的節點對行和列進行排序。如果 nodelist 為 None，則排序由 G.nodes() 生成。

weight：字符串或無，可選(默認=無)

保存用於邊權重的數值的邊屬性。如果 None 則所有邊權重為 1。

返回：

B：numpy 矩陣

G 的模塊化矩陣。

參考：

1

M. E. J. Newman, “Modularity and community structure in networks”, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, vol. 103, pp. 8577-8582, 2006.

例子：

>>> k = [3, 2, 2, 1, 0]
>>> G = nx.havel_hakimi_graph(k)
>>> B = nx.modularity_matrix(G)