Začněte nyníZačněte zdarma

Hloubkový ponor – Twitter síť, část II

Teď se podíváš blíže na betweenness centralitu! Připomenutí: betweenness centralita se počítá pomocí nx.betweenness_centrality(G).

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do analýzy sítí v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Napiš funkci find_node_with_highest_bet_cent(G), která vrátí uzel (nebo uzly) s nejvyšší betweenness centralitou.
    • Vypočítej betweenness centralitu grafu G.
    • Pomocí funkce max() aplikované na list(bet_cent.values()) zjisti maximální hodnotu betweenness centrality.
    • Iteruj přes slovník betweenness centrality pomocí bet_cent.items().
    • Pokud se hodnota betweenness centrality v aktuálního uzlu k rovná max_bc, přidej ho do množiny uzlů.
  • Pomocí své funkce najdi uzel (nebo uzly) s nejvyšší betweenness centralitou v síti T.
  • Napiš assertion, která ověří správnost výsledku. Tato část je už připravená – stačí kliknout na Submit Answer a podívat se na výsledek!

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Define find_node_with_highest_bet_cent()
def find_node_with_highest_bet_cent(G):

    # Compute betweenness centrality: bet_cent
    bet_cent = ____

    # Compute maximum betweenness centrality: max_bc
    max_bc = ____

    nodes = set()

    # Iterate over the betweenness centrality dictionary
    for k, v in ____:

        # Check if the current value has the maximum betweenness centrality
        if ____ == ____:

            # Add the current node to the set of nodes
            ____

    return nodes

# Use that function to find the node(s) that has the highest betweenness centrality in the network: top_bc
top_bc = ____
print(top_bc)

# Write an assertion statement that checks that the node(s) is/are correctly identified.
for node in top_bc:
    assert nx.betweenness_centrality(T)[node] == max(nx.betweenness_centrality(T).values())
Upravit a spustit kód