Začněte nyníZačněte zdarma

Vizualizace konektivity

V tomto cvičení si vizualizuješ, jak se konektivita nejlépe propojených uzlů mění v čase. Ze předchozího cvičení je načtený seznam nejvyšších hodnot konektivity top_connected.

Pamatuješ na defaultdict z 1. kapitoly? Použiješ ho znovu i tady! Jak Eric zmínil ve videu, defaultdict se hodí proto, že běžný pythonový slovník by vyhodil KeyError, kdybys zkusil/a přistoupit ke klíči, který v něm ještě neexistuje.

Toto cvičení využívá vnořené smyčky for — tedy jednu smyčku for uvnitř druhé.

Toto cvičení je součástí kurzu

Intermediate Network Analysis in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Inicializuj defaultdict prázdných seznamů a pojmenuj ho connectivity.
  • Iteruj přes top_connected pomocí smyčky for a v těle této vnější smyčky znovu iteruj přes Gs. Uvnitř vnořené smyčky:
    • Klíče slovníku connectivity by měly být uzly n z top_connected a hodnoty by měly tvořit seznam skóre konektivity. Proto přidej len(list(G.neighbors(n))) do connectivity[n] pomocí .append().
  • Iteruj přes connectivity pomocí .items() a vykresli konektivitu každého uzlu tím, že předáš conn do plt.plot().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import necessary modules
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict

# Create a defaultdict in which the keys are nodes and the values are a list of connectivity scores over time
connectivity = ____
for n in ____:
    for g in ____:
        connectivity[____].____(len(____))

# Plot the connectivity for each node
fig = plt.figure() 
for n, conn in ____: 
    plt.plot(____, label=n) 
plt.legend()  
plt.show()
Upravit a spustit kód