python-igraph closeness centrality产生的不合理输出

Question

我目前正在研究几个图形，使用 python-igraph，设置为未定向、加权和截止，以生成它们的边缘介数和节点紧密度。

可以成功获取边介数。但是对于closeness，只有在没有设置cut-off的情况下才能返回结果；或者输出仅为 1 或 NaN。无论图表的大小和权重如何，都会发生此问题。

以下是一个示例图。 Please see the graph here.

我首先通过 Pandas 创建了边缘数据框。

   u_index  v_index  length
0        0        1       1
1        0        2       1
2        0        3       2
3        0        4       3
4        1        2       1
5        3        4       2

然后根据数据框中的信息创建图表。

ntwrg = ig.Graph()
ntwrg.add_vertices(1+max(edges["u_index"].max(), edges["v_index"].max()))
ntwrg.add_edges(list(zip(edges["u_index"], edges["v_index"])))
ntwrg.es["length"] = edges["length"]

然后我开始计算中心性。没有cut-off时，可以成功生成结果：

ntwrg.closeness(weights="length")

    cls_cen
0  0.571429
1  0.444444
2  0.444444
3  0.400000
4  0.307692

但是，当添加 cutoff = 3 时，预期结果将是：

ntwrg.closeness(weights="length", cutoff=3)

    cls_cen
0  0.571429
1  0.600000
2  0.600000
3  0.400000
4  0.400000

虽然返回的结果是：

   Cls_cen
0      1.0
1      1.0
2      1.0
3      NaN
4      NaN

另一方面，即使 cutoff=3 也能正常生成边介数：

ntwrg.edge_betweenness(weights="length", cutoff=3)

   Btw_cen
0      2.0
1      2.0
2      3.0
3      1.0
4      1.0
5      1.0

Answer 1

tl;博士这是 python-igraph 0.10.0 – 0.10.3 中的错误。它在 0.10.4 中已修复。

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这是 python-igraph 中的一个错误，which I just fixed。感谢您指出。问题只存在于 igraph 的 Python 接口中，不存在于 igraph C 库中，也不存在于 igraph 的其他高级接口中。

这是修复后检查此内容的记录：

In [1]: import igraph as ig

In [2]: g = ig.Graph([(0,1),(0,2),(0,3),(0,4),(1,2),(3,4)])

In [3]: g.es['length']=[1,1,2,3,1,2]

In [4]: g.closeness(weights='length')
Out[4]: 
[0.5714285714285714,
 0.4444444444444444,
 0.4444444444444444,
 0.4,
 0.3076923076923077]

In [5]: g.closeness(weights='length',cutoff=3)
Out[5]: [0.5714285714285714, 0.6, 0.6, 0.4, 0.4]

您可以compile the development version 立即获得修复。