Začněte nyníZačněte zdarma

Vizualizace filtrovaného grafu pomocí nxviz

V tomto cvičení vizualizuješ filtrovaný graf pomocí grafu circos. Graf circos je pro tuto vizualizaci přirozenou volbou – umožňuje seskupovat a barevně odlišovat uzly podle jejich partition, přičemž kruhové rozložení zachovává přehlednost celé vizualizace.

Toto cvičení je součástí kurzu

Intermediate Network Analysis in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vypočítej skóre degree centrality každého uzlu pomocí bipartitního modulu, ale vycházej z degree centrality v původním grafu.
    • Použij k tomu funkci nx.bipartite.degree_centrality() s argumenty G a nodes=forum_nodes.
  • Vytvoř nový graf circos, kde budou uzly obarvené a seskupené (parametry node_color_by a group_by) podle štítku jejich partition ('bipartite') a seřazené (parametr sort_by) podle jejich degree centrality ('dc'), a zobraz ho.
    • Aby byly uzly při zobrazení viditelné, přidali jsme argument node_enc_kwargs={'radius': 10}.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import necessary modules
from nxviz import circos
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute degree centrality scores of each node
dcs = ____(____, nodes=____)
for n, d in G_sub.nodes(data=True):
    G_sub.nodes[n]['dc'] = dcs[n]

# Create the circos plot: c
c = _____(___, _____, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 5})

# Display the plot
plt.show()
Upravit a spustit kód