Verteilung der Grad-Zentralität
Der Grad eines Knotens ist die Anzahl seiner Nachbarn. Die Grad-Zentralität ist die Anzahl der Nachbarn geteilt durch alle möglichen Nachbarn, die er haben könnte. Je nachdem, ob Selbstschleifen erlaubt sind, kann die Menge der möglichen Nachbarn eines Knotens auch den Knoten selbst einschließen.
Die Funktion nx.degree_centrality(G) gibt ein Dictionary zurück, in dem die Schlüssel die Knoten und die Werte ihre Grad-Zentralitätswerte sind.
Die Gradverteilung degrees, die du in der vorherigen Übung mit der List Comprehension berechnet hast, wurde bereits geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python
Anleitung zur Übung
- Berechne die Grad-Zentralität des Twitter-Netzwerks
T. - Zeichne mit
plt.hist()ein Histogramm der Grad-Zentralitätsverteilung vonT. Du kannst dafürlist(deg_cent.values())verwenden. - Plotte ein Histogramm der Gradverteilung
degreesvonT. Das ist die gleiche Liste, die du in der letzten Übung berechnet hast. - Erstelle ein Streudiagramm mit
degreesauf der x-Achse und der Grad-Zentralitätsverteilunglist(deg_cent.values())auf der y-Achse.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
# Compute the degree centrality of the Twitter network: deg_cent
deg_cent = ____
# Plot a histogram of the degree centrality distribution of the graph.
plt.figure()
____
plt.show()
# Plot a histogram of the degree distribution of the graph
plt.figure()
____
plt.show()
# Plot a scatter plot of the centrality distribution and the degree distribution
plt.figure()
____
plt.show()