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如何在Python中使用networkx计算加权传递性

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如何在Python中使用networkx计算加权传递性,python,networkx,weighted-graph,transitivity,Python,Networkx,Weighted Graph,Transitivity,据我所知，networkx中用于图形传递性的函数是未加权的（如下所示） 我在加权图上尝试过，但结果中只考虑了边。networkx中还有其他方法计算加权传递性吗？ 此外，我只找到了进入的途径，但我对R一无所知。正如您所说的，networkx.transitivity函数为整个图形计算未加权的传递性度量。如果您从Rigraph中引用加权传递性选项，它看起来不像networkx直接实现此计算。但是，有一个函数networkx.clustering（G，nodes=None，weight=None）可以

据我所知，networkx中用于图形传递性的函数是未加权的（如下所示）

我在加权图上尝试过，但结果中只考虑了边。networkx中还有其他方法计算加权传递性吗？
此外，我只找到了进入的途径，但我对R一无所知。

正如您所说的，
networkx.transitivity
函数为整个图形计算未加权的传递性度量。如果您从R
igraph
中引用加权传递性选项，它看起来不像networkx直接实现此计算。但是，有一个函数
networkx.clustering（G，nodes=None，weight=None）
可以计算类似的度量，但公式不同

如果您正在寻找igraph R包中公式的python实现，还可以查看igraph的python实现，它有一个graph类，其中包含计算局部和全局加权传递性的函数在
igraph
中，它的定义就是
网络的确切含义。但我想计算的是传递性。

networkx.transitivity(G)