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Python networkx.algorithms.vitality.closeness_vitality用法及代码示例

用法: closeness_vitality(G, node=None, weight=None, wiener_index=None)

返回图中节点的接近生命力。

在 [1] 的第 3.6.2 节中定义的节点的closeness vitality 是排除该节点时所有节点对之间距离总和的变化。

参数：

G：NetworkX 图: strongly-connected 图。
weight：string: 用作权重的边属性的名称。这直接传递给wiener_index() 函数。
node：对象: 如果指定，则仅返回此节点的接近生命力。否则，将返回一个字典，将每个节点映射到它的接近生命力。

返回：

字典或浮点数

如果node 为None，则此函数返回一个字典，其中节点为键，亲密度为值。否则，它只返回指定 node 的接近生命力。

如果删除该节点会断开图，则该节点的接近生命力可能是负无穷大。

其他参数：

wiener_index：数字: 如果您已经计算了图 G 的维纳 index ，则可以在此处提供该值。否则，它将为您计算。

参考：

1: Ulrik Brandes, Thomas Erlebach (eds.). Network Analysis: Methodological Foundations. Springer, 2005. <http://books.google.com/books?id=TTNhSm7HYrIC>

例子：

>>> G = nx.cycle_graph(3)
>>> nx.closeness_vitality(G)
{0: 2.0, 1: 2.0, 2: 2.0}

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注：本文由堆栈答案筛选整理自networkx.org大神的英文原创作品 networkx.algorithms.vitality.closeness_vitality。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。