Python 代码分析：计算网格图节点的度数和介数中心性

这段代码计算了一个网格图中每个节点的度数和介数中心性。

首先，通过计算 'grid_counts > 0'，得到了一个大小为 '(grid_size, grid_size, 8)' 的布尔数组，表示每个节点周围的八个方向是否存在连接。然后，通过在第二个维度上求和，得到了每个节点的度数 'node_degrees'，即它周围存在多少个连接。

接下来，通过两层循环遍历每个节点，如果该节点存在连接，则计算其介数中心性。具体地，首先得到该节点相邻的所有节点的坐标，然后遍历每个相邻节点，如果该节点也存在连接，则将其对该节点的介数中心性进行贡献。

介数中心性是一个节点在所有最短路径中出现的次数的倒数之和，可以用来度量节点在图中的重要性。计算方法是遍历所有节点对，并计算它们之间的最短路径，并统计每个节点在最短路径中出现的次数。这段代码中，计算的是一个节点与其相邻节点之间的最短路径，因此得到的是局部介数中心性。