python networkx加权中心性度量

我希望计算加权中心性度量。重量越大，连接越牢固

G=nx.Graph()
G.add_edge('a','b',weight=0.1)
G.add_edge('b','c',weight=1.5)
G.add_edge('a','c',weight=1.0)
G.add_edge('c','d',weight=22) 
bet1=nx.betweenness_centrality(G, weight='weight', endpoints=False)
bet2=nx.betweenness_centrality(G, weight=None, endpoints=False)
print(bet1,bet2)
clo1=nx.closeness_centrality(G, distance='weight')
clo2=nx.closeness_centrality(G)
print(clo1,clo2)

以下是我的问题： 1.加权介数中心性和非加权介数中心性之间没有区别。 2.距离应等于1/重量。我尝试了下面的代码，但不起作用。我不知道如何解决这个问题，除了创建一个新的网络，其中重量=1/重量

clo1=nx.closeness_centrality(G, distance=1/'weight')

---

距离必须是“边”属性的名称。在使用此参数之前，请计算属性的值并为其命名。此外，我确实看到了中心性之间的差异：

print（clo1，clo2）>{'a'：0.12448132780082986，'b'：0.1234567901245678，'c'：0.12448132780082986，'d'：0.04405286343612335}{'a'：0.75，'c'：1.0，'d'：0.6}

。请检查您的数据。@DyZ谢谢！关于中间性中心性提供相同结果的问题，不管它是否加权？在我的例子中不是这样：

print（bet1，bet2）>>{'a'：0.666666，'b'：0.0，'c'：0.66666666，'d'：0.0}{'a'：0.0，'b'：0.0，'c'：0.6666666666，'d'

。哦，是的，你是对的！我真不敢相信我错过了。谢谢你@DyZ