closeness_vitality

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

返回图中节点的接近中心性活力（closeness vitality）。

节点的接近中心性活力，定义在文献 [1] 的第 3.6.2 节，是指在排除该节点时，所有节点对之间距离总和的变化量。

参数：

GNetworkX 图

一个强连通图。

weight字符串

用作权重的边属性名称。这将直接传递给 wiener_index() 函数。

node对象

如果指定，则只返回此节点的接近中心性活力。否则，将返回一个字典，其中每个节点映射到其接近中心性活力。

返回：

字典或浮点数

如果 node 为 None，此函数将返回一个字典，其中节点作为键，接近中心性活力作为值。否则，只返回指定 node 的接近中心性活力。

如果移除某个节点会导致图断开，则该节点的接近中心性活力可能为负无穷。

其他参数：

wiener_index数值

如果您已经计算了图 G 的 Wiener 指数，可以在此处提供该值。否则，将为您计算。

另请参阅

closeness_centrality

参考文献

[1]

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

示例

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

其他后端实现了此函数

parallel一个使用 joblib 并行运行图算法的 networkx 后端。在此处查找 nx-parallel 的配置指南：此处

仅当未指定节点时，才实现并行计算。每个节点的接近中心性活力是并发计算的。

附加参数

get_chunks字符串，函数 (默认 = “chunks”)

一个函数，接受所有节点的列表作为输入，并返回一个可迭代对象 node_chunks。默认的分块是将 nodes 切片成 n_jobs 数量的块。

[源]