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Matrix-Plot

Üben wir jetzt das Erstellen von Visualisierungen. Die erste ist der Matrix-Plot. In einem Matrix-Plot repräsentiert die Matrix die Kanten.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle eine Matrix-Plot-Visualisierung des Subgraphen der größten zusammenhängenden Komponente, wobei Autor:innen nach ihrer User-Gruppennummer gruppiert werden.
    • Berechne zuerst den Subgraphen der größten zusammenhängenden Komponente, indem du nx.connected_components(G) in der bereitgestellten Funktion sorted() verwendest. Pythons eingebaute sorted()-Funktion nimmt ein iterierbares Objekt und gibt eine sortierte Liste zurück (standardmäßig aufsteigend). Um auf den Subgraphen der größten zusammenhängenden Komponente zuzugreifen, wird der Ausdruck daher mit [-1] gesliced.
    • Erzeuge den matrix-Plot h. Du musst die Parameter graph und group_by angeben, und zwar den Subgraphen der größten zusammenhängenden Komponente bzw. 'grouping'.
    • Zeichne den matrix-Plot auf den Bildschirm.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import necessary modules
from nxviz import matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# Calculate the largest connected component: largest_ccs
largest_ccs = sorted(____, key=lambda x: len(x))[-1]

# Create the customized Matrix plot: h
h = ____

# Draw the Matrix plot to the screen
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen