python networkx特征向量的中心性和特征向量的中心性都不适用于此gml

只想计算我的gml文件的中心特征向量

我尝试了特征向量中心性和特征向量中心性两种方法

但他们都给了我错误信息

当我尝试特征向量_中心时，错误是：

NetworkXError: eigenvector_centrality():
power iteration failed to converge in %d iterations."%(i+1))

line 375, in _raise_no_convergence
    raise ArpackNoConvergence(msg % (num_iter, k_ok, self.k), ev, vec)
scipy.sparse.linalg.eigen.arpack.arpack.ArpackNoConvergence: ARPACK error -1: No convergence (51 iterations, 0/1 eigenvectors converged) [ARPACK error -14: DNAUPD  did not find any eigenvalues to sufficient accuracy.

当我尝试它时，我检查了它是否可以通过使用特征向量_centrality _numpy来修复。我还得到一个错误是：

NetworkXError: eigenvector_centrality():
power iteration failed to converge in %d iterations."%(i+1))

line 375, in _raise_no_convergence
    raise ArpackNoConvergence(msg % (num_iter, k_ok, self.k), ev, vec)
scipy.sparse.linalg.eigen.arpack.arpack.ArpackNoConvergence: ARPACK error -1: No convergence (51 iterations, 0/1 eigenvectors converged) [ARPACK error -14: DNAUPD  did not find any eigenvalues to sufficient accuracy.

我知道我的网络图可能很特殊，但不是很确定这种类型的网络不能计算特征向量的中心度吗

在此提前感谢您的帮助

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这是我的gml文件链接：

我更改了文件：

etol（浮动，可选）–用于检查幂法迭代收敛性的误差容限

tol=1e-06至tol=1e-03以使其正常工作，但不太清楚原因

特征向量=nx。特征向量的中心性（G，tol=1e-03）