nx.eigenvector_centrality_numpy()是否使用Arnoldi迭代算法而非基本幂法？

根据NetworkX官方文档，nx.eigenvector_centrality_numpy()默认使用基本幂法来计算特征向量中心性。如果想要使用Arnoldi迭代算法来计算特征向量中心性，可以使用scipy.sparse.linalg.eigsh()方法。以下是代码示例：

import networkx as nx
from scipy.sparse.linalg import eigsh

G = nx.karate_club_graph()

# 使用nx.eigenvector_centrality_numpy()计算特征向量中心性
centrality_basic = nx.eigenvector_centrality_numpy(G)

# 使用scipy.sparse.linalg.eigsh()计算特征向量中心性（Arnoldi迭代算法）
nodelist = sorted(G.nodes())
adj_matrix = nx.to_scipy_sparse_matrix(G, nodelist=nodelist)
eigenvalues, eigenvectors = eigsh(adj_matrix, k=1, which='LM', tol=1e-6)
centrality_arnoldi = eigenvectors.flatten()

# 检查两种方法计算的结果是否一致
assert all(abs(centrality_basic[i] - centrality_arnoldi[i]) < 1e-6 for i in range(len(G)))