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Centralidad de grado a lo largo del tiempo

Ahora vas a representar la distribución de la centralidad de grado a lo largo del tiempo. Recuerda que se te proporcionará la función ECDF, así que no tendrás que implementarla.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de redes intermedio en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea una lista con las puntuaciones de centralidad de grado mes a mes. Para ello:
    • En cada iteración del primer bucle for, calcula la centralidad de grado de G usando la función nx.degree_centrality(). Guarda el resultado como cent.
    • Añade cent a la lista cents.
  • Representa las ECDF a lo largo del tiempo. Para ello:
    • Itera sobre range(len(cents)) usando un bucle for. Dentro del bucle, usa la función ECDF() con cents[i].values() como argumento. Desempaqueta la salida en x y y.
    • Pasa x e y como argumentos a plt.plot().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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()
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