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Calcular la matriz de adyacencia

Ahora vas a practicar el uso de matrices y la multiplicación de matrices dispersas para calcular proyecciones. En este ejercicio, usarás el operador de multiplicación de matrices @ introducido en Python 3.5.

Seguirás trabajando con el grafo de la Revolución Americana. Las dos particiones que nos interesan aquí son 'people' y 'clubs'.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de redes intermedio en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Obtén la lista de personas y la lista de clubes del grafo G usando la función get_nodes_from_partition() que definiste en el capítulo anterior. Esta función acepta dos parámetros: un grafo y una partición.
  • Calcula la matriz biadyacente usando nx.bipartite.biadjacency_matrix(), estableciendo el parámetro row_order a people_nodes y el parámetro column_order a clubs_nodes. Recuerda pasar también el grafo G.
  • Calcula la proyección usuario-usuario multiplicando (con el operador @) la matriz biadyacente bi_matrix por su traspuesta, bi_matrix.T.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Get the list of people and list of clubs from the graph: people_nodes, clubs_nodes
people_nodes = ____
clubs_nodes = ____

# Compute the biadjacency matrix: bi_matrix
bi_matrix = ____(____, row_order=____, column_order=____)

# Compute the user-user projection: user_matrix
user_matrix = ____

print(user_matrix)
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