average_degree_connectivity

average_degree_connectivity(G, source='in+out', target='in+out', nodes=None, weight=None)

计算图的平均连通度。

平均度连通性是具有k度的结点的平均最近邻度。对于加权图，可以使用中定义的加权平均邻近度来计算类似的度量 [1], 对于节点 i 作为

\[k n n，i n（i）w i j k u j\]

在哪里？ s_i 是节点的加权程度 i ， w_{{ij}} 是连接边缘的重量 i 和 j 和 N(i) 是节点的邻居 i .

参数

G网络X图表

source“In”|“Out”|“In+Out”(默认：“In+Out”)

仅限有向图。源节点使用“in”或“out”度数。

target“In”|“Out”|“In+Out”(默认值：“In+Out”

仅限有向图。对目标节点使用“in”或“out”度。

nodes列表或可迭代(可选)

计算这些节点的邻居连通性。默认为所有节点。

weight字符串或无，可选(默认值=无)

保存用作权重的数值的边属性。如果没有，则每条边的权重为1。

返回

dDICT

以k度为关键字、带有平均连通度的词典。

加薪

NetworkXError

如果有任何一个 source 或 target 不是‘in’、‘out’或‘in+out’之一。如果有任何一个 source 或 target 是为无向图传递的。

参见

average_neighbor_degree

工具书类

1

A.Barrat、M.Barth_Lemy、R.Pastor Satorras和A.Vespignani，“复杂加权网络的架构”。PNAS 101（11）：3747–3752（2004年）。

实例

>>> 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}