Python是一種廣泛使用的編程語言，其優雅的語法和大量的開發社區使得Pyhton變成了進行計算科學和數學建模的首選語言之一。隨著社區的不斷發展和函數庫的不斷增加，Python可以方便地實現各種復雜問題，其中包括點介數計算問題。

點介數是指無向圖中給定兩個節點之間的所有最短路徑中所包含的其他節點的數量。簡單來說，它是一個節點對之間的通信流量的度量。點介數可以幫助評估節點在網絡中的重要性，例如社交網絡中特別活躍的用戶或者物流網絡中重要的物流中心等等。

import networkx as nx
# create a new graph
G = nx.Graph()
# add edges to the graph
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('B', 'D')
G.add_edge('D', 'E')
# calculate node betweenness centrality
cb = nx.betweenness_centrality(G)
print(cb)

在上述代碼中，我們使用NetworkX庫創建了一個簡單的圖形并且添加了邊。接下來，我們可以使用betweenness_centrality函數了解節點的介數中心度。對于上圖的例子，結果將會是{'A': 0.0, 'B': 0.66667, 'C': 0.0, 'D': 0.5, 'E': 0.0}。

在Python中，我們可以非常方便地使用第三方庫實現各種計算。例如，使用NetworkX庫，我們可以隨時在Python中計算點介數而不需要從頭開始編寫算法。這使得Python成為了實現節點介數的最佳選擇之一。