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Visualiza el grafo filtrado con nxviz

Aquí vas a visualizar el grafo filtrado usando un gráfico circos. El gráfico circos es una elección natural para esta visualización, ya que puedes agrupar y colorear nodos para representar las particiones, mientras que la distribución circular mantiene una estética clara.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de redes intermedio en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Calcula las puntuaciones de centralidad de grado de cada nodo usando las centralidades del módulo bipartite, pero basadas en la centralidad de grado del grafo original.
    • Para ello, usa la función nx.bipartite.degree_centrality() con los argumentos G y nodes=forum_nodes.
  • Crea un nuevo gráfico circos con los nodos coloreados y agrupados (parámetros node_color_by y group_by) por su etiqueta de partición ('bipartite'), y ordenados (parámetro sort_by) por su centralidad de grado ('dc') y muéstralo.
    • Para asegurarte de que los nodos sean visibles al mostrarlos, hemos incluido el argumento node_enc_kwargs={'radius': 10}.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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

# Compute degree centrality scores of each node
dcs = ____(____, nodes=____)
for n, d in G_sub.nodes(data=True):
    G_sub.nodes[n]['dc'] = dcs[n]

# Create the circos plot: c
c = _____(___, _____, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 5})

# Display the plot
plt.show()
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