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Gefilterten Graphen mit nxviz visualisieren

Hier visualisierst du den gefilterten Graphen mit einem circos-Diagramm. Das circos-Diagramm ist hierfür ideal, denn über Gruppierung und Farbgebung der Knoten kannst du die Partitionen sichtbar machen, während das kreisförmige Layout die Ästhetik der Visualisierung erhält.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fortgeschrittene Netzwerkanalyse in Python

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Anleitung zur Übung

  • Berechne die Degree-Centrality-Werte jedes Knotens mit den Degree-Centralities aus dem Bipartite-Modul, basierend auf der Degree Centrality im ursprünglichen Graphen.
    • Verwende dafür die Funktion nx.bipartite.degree_centrality() mit den Argumenten G und nodes=forum_nodes.
  • Erstelle ein neues circos-Diagramm mit Knoten, die nach ihrem Partitionslabel ('bipartite') eingefärbt und gruppiert sind (Parameter node_color_by und group_by), nach ihrer Degree Centrality ('dc') sortiert (Parameter sort_by) und zeige es an.
    • Damit die Knoten beim Anzeigen gut sichtbar sind, haben wir das Argument node_enc_kwargs={'radius': 10} hinzugefügt.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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()
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