ComenzarEmpieza gratis

Visualiza la distribución de la centralidad de grado de la proyección de estudiantes

En este ejercicio, vas a visualizar la distribución de la centralidad de grado de la proyección de estudiantes. Es un repaso de dos conceptos que ya has visto: centralidad de grado y proyecciones.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de redes intermedio en Python

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Obtén los nodos de la partición 'student' en una lista llamada student_nodes.
    • Usa una list comprehension para hacerlo, iterando sobre todos los nodos de G (incluidos los metadatos) y comprobando si la palabra clave 'bipartite' de d es igual a 'student'.
  • Crea la proyección de los nodos de estudiantes como un grafo llamado G_students. Usa la función nx.bipartite.projected_graph() para ello. Asegúrate de especificar el argumento con nombre nodes=student_nodes.
  • Calcula la centralidad de grado de G_students usando nx.degree_centrality(). Guarda el resultado como dcs.
  • Dibuja el histograma de los valores de centralidad de grado.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import necessary modules
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

# Get the student partition's nodes: student_nodes
student_nodes = [n for n, d in ____ if d['____'] == '____']

# Create the students nodes projection as a graph: G_students
G_students = ____

# Calculate the degree centrality using nx.degree_centrality: dcs
dcs = ____

# Plot the histogram of degree centrality values
plt.hist(list(____))
plt.yscale('log')  
plt.show()
Editar y ejecutar código