onion_layers

onion_layers(G)

返回图中洋葱分解中每个顶点的层。

洋葱分解通过提供关于每个k-壳内部组织的信息来细化k-核分解。它通常与 core numbers 一起使用。

参数:

GNetworkX 图

无自环的无向图。

返回:

od_layers字典

一个字典，键为节点，值为其洋葱层。层是起始于 1 的连续整数。

引发:

NetworkXNotImplemented

如果 G 是多重图或有向图，或者包含自环。

另请参阅

core_number

参考文献

[1]

Multi-scale structure and topological anomaly detection via a new network statistic: The onion decomposition L. Hébert-Dufresne, J. A. Grochow, and A. Allard Scientific Reports 6, 31708 (2016) http://doi.org/10.1038/srep31708

[2]

Percolation and the effective structure of complex networks A. Allard and L. Hébert-Dufresne Physical Review X 9, 011023 (2019) http://doi.org/10.1103/PhysRevX.9.011023

示例

>>> degrees = [0, 1, 2, 2, 2, 2, 3]
>>> H = nx.havel_hakimi_graph(degrees)
>>> H.degree
DegreeView({0: 1, 1: 2, 2: 2, 3: 2, 4: 2, 5: 3, 6: 0})
>>> nx.onion_layers(H)
{6: 1, 0: 2, 4: 3, 1: 4, 2: 4, 3: 4, 5: 4}