python networkx eigenvector_centrality和eigenvector_centrality_numpy都不适用于此gml
python networkx eigenvector_centrality和eigenvector_centrality_numpy都不适用于此gml
提问于 2018-08-09 11:53:06
我只想计算我的gml文件的中心性特征向量。
我尝试了eigenvector_centrality和eigenvector_centrality_numpy两种方法。
但是它们都给了我错误信息
当我尝试eigenvector_centrality时，错误是：
NetworkXError: eigenvector_centrality():
power iteration failed to converge in %d iterations."%(i+1))当我尝试的时候，我用eigenvector_centrality_numpy检查了它可能已经修复了。我还得到的错误是：
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，但不太确定这种类型的网络不能计算出特征向量的中心性？
提前感谢您在这里提供的帮助。
这是我的gml文件链接：enter link description here
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-08-09 12:11:50
我更改了dafault：
etol (浮点，可选)-用于在幂方法迭代中检查收敛性的误差容限。
tol=1e-06到tol=1e-03以使其工作，但不太确定原因
特征向量= nx.eigenvector_centrality(G，tol=1e-03)
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51758571
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
