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Degree-Centrality im Zeitverlauf

Jetzt wirst du die Verteilung der Degree-Centrality im Zeitverlauf plotten. Denk daran: Die ECDF-Funktion wird bereitgestellt, du musst sie also nicht implementieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fortgeschrittene Netzwerkanalyse in Python

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle eine Liste der Degree-Centrality-Werte Monat für Monat. So gehst du vor:
    • Berechne in jeder Iteration der ersten for-Schleife die Degree-Centrality von G mit der Funktion nx.degree_centrality(). Speichere das Ergebnis als cent.
    • Hänge cent an die Liste cents an.
  • Plotte ECDFs über die Zeit. So gehst du vor:
    • Iteriere mit einer for-Schleife über range(len(cents)). Verwende innerhalb der Schleife die Funktion ECDF() mit cents[i].values() als Argument. Entpacke die Ausgabe in x und y.
    • Übergebe x und y als Argumente an plt.plot().

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

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

# Create a list of degree centrality scores month-by-month
cents = []
for G in Gs:
    cent = ____
    ____


# Plot ECDFs over time
fig = plt.figure()
for i in ____:
    ____, ____ = ____ 
    plt.plot(____, ____, label='Month {0}'.format(i+1)) 
plt.legend()   
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen