Začněte nyníZačněte zdarma

Nalezení uzlů s nejvyššími hodnotami degree centrality

V tomto cvičení se podíváš blíž na to, zda je něco zajímavého na nejpropojenějších studentech v síti. Nejprve najdeš skupinu studentů s nejvyššími hodnotami degree centrality. Výsledek pak využiješ v následujícím cvičení s vizualizací.

Toto cvičení je součástí kurzu

Intermediate Network Analysis in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Získej top 5 unikátních hodnot degree centrality. K tomu použij funkci sorted(), kde prvním argumentem je množina (set) hodnot degree centrality grafu G (protože chceš unikátní hodnoty) a druhým argumentem je reverse=True, aby byly výsledky seřazeny sestupně. Pro omezení na top 5 hodnot přidej na konec výrazu odpovídající oříznutí. Nezapomeň také použít .values() na výsledky degree centrality!
  • Vytvoř seznam uzlů s top 5 nejvyššími celkovými hodnotami degree centrality. Postupuj takto:
    • Iteruj přes slovník hodnot degree centrality pomocí metody .items() na nx.degree_centrality(G).
    • Pokud je dc obsaženo v top_dcs, přidej uzel n do seznamu top_connected.
  • Vypiš počet uzlů sdílejících top 5 hodnot degree centrality (top_connected) pomocí len().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Get the top 5 unique degree centrality scores: top_dcs
top_dcs = ____(set(____), reverse=True)[____:____]

# Create list of nodes that have the top 5 highest overall degree centralities
top_connected = []
for n, dc in ____:
    if ____ in ____:
        ____
        
# Print the number of nodes that share the top 5 degree centrality scores
print(____)
Upravit a spustit kód