是否可以使用 Networkx 和 Python 根据节点属性获取度中心性值？

Posted 2023-02-19

【中文标题】是否可以使用 Networkx 和 Python 根据节点属性获取度中心性值？

【英文标题】：Is it possible to obtain the degree centrality values based on the node attributes using Networkx and Python?

【发布时间】：2020-07-20 04:44:52

【问题描述】：

我是 Networkx 的新手，我想知道是否有任何方法可以输出以下内容：

假设我有一个网络，其节点是人名，属性是他们的性别（M，F）。 获得度中心性时 degree_cent = nx.degree_centrality(g)

而不是这样：

[('安娜', 1.0),('本',0.6), ...

有没有可能是这样的：

[('Anna', M:0.4, F:0.6),('Ben', M:0.3, F:0.3),... 在这里我可以区分具有 M 和 F 属性的节点数连接到我感兴趣的节点？

谢谢。

【问题讨论】：

您能否提供一个最小的图表示例以及您想要的中心性值？度中心性如何是浮点数而不是整数？你的图表中有权重吗？

我有一个无向的蛋白质-蛋白质相互作用网络（无权重）。在这个网络中，蛋白质可以根据它们的属性分为不同的类型。因此，假设在网络中，我有 A、B 和 C 类型的蛋白质。我想获得网络中每个蛋白质的度中心性，但不是只有每个蛋白质的连接总数，我想知道有多少 A、B 和 C 型蛋白质与它们相连。 Networkx有可能吗？浮点数只是标准化值。谢谢

【参考方案1】：

你需要自己写度函数：

import networkx as nx
import random

random.seed(42)

graph = nx.erdos_renyi_graph(20, .1)

classes = ["A", "B", "C"]

for node in graph:
    graph.nodes[node]["attribute"] = random.choice(classes)


def attribute_degree(G, node):
    degree = 

    for neighbor in G.neighbors(node):
        attribute = G.nodes[neighbor]["attribute"]
        degree[attribute] = degree.get(attribute, 0) + 1

    return degree


print(attribute_degree(graph, 0))
# 'B': 1, 'A': 2, 'C': 1
print(attribute_degree(graph, 1))
# 'B': 1, 'A': 1, 'C': 1