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Verteilung der Degree-Centrality von Projektknoten

Jetzt ist es Zeit, die Verteilung der Degree-Centrality für die Partition 'projects' von G zu plotten. Die Schritte sind exakt dieselben wie in der vorherigen Übung. Zur Bequemlichkeit wurde matplotlib.pyplot bereits als plt importiert.

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Diese Übung ist Teil des Kurses

Fortgeschrittene Netzwerkanalyse in Python

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Anleitung zur Übung

  • Erzeuge eine Liste namens project_nodes, die den 'projects'-Knoten von G entspricht.
  • Berechne mit der Funktion nx.degree_centrality() die Degree-Centrality für jeden Knoten in G. Speichere das Ergebnis als dcs.
  • Verwende eine List Comprehension, um die Degree-Centrality für jeden Knoten in project_nodes zu berechnen. Speichere das Ergebnis als project_dcs.
  • Plotten ein Histogramm der Degree-Verteilung der Projekte mit plt.hist() und project_dcs.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Get the 'projects' nodes: project_nodes
project_nodes = ____

# Compute the degree centralities: dcs
dcs = ____

# Get the degree centralities for project_nodes: project_dcs
project_dcs = [____]

# Plot the degree distribution of project_dcs
plt.yscale('log')
plt.hist(____, bins=20)
plt.show()
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