python-igraph带cutoff的closeness centrality计算异常求助

我用python-igraph处理多个无向加权图，计算**边介数（edge betweenness）和节点接近中心性（node closeness）**时，发现边介数无论是否设置cutoff都能正常计算，但节点接近中心性只有在不设置cutoff时结果正确；设置cutoff后，输出结果仅为1或NaN，且该问题和图的规模、权重无关。

示例图与数据 #

示例图对应的边数据如下：

创建图的代码：

import igraph as ig
import pandas as pd

edges = pd.DataFrame({
    "u_index": [0,0,0,0,1,3],
    "v_index": [1,2,3,4,2,4],
    "length": [1,1,2,3,1,2]
})

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"]

测试结果对比 #

未设置cutoff时的节点接近中心性（结果正常） #

执行代码：

ntwrg.closeness(weights="length")

输出结果：

设置cutoff=3时的节点接近中心性（预期vs实际） #

执行代码：

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

预期结果：

实际返回结果：

设置cutoff=3时的边介数（结果正常） #

执行代码：

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

输出结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Taku Koh