CommencezCommencez gratuitement

Calculer la matrice d'adjacence

Vous allez maintenant vous exercer à utiliser des matrices et la multiplication de matrices creuses pour calculer des projections ! Dans cet exercice, vous utiliserez l'opérateur de multiplication de matrices @ introduit dans Python 3.5.

Vous continuez à travailler avec le graphe de la Révolution américaine. Les deux partitions qui nous intéressent ici sont 'people' et 'clubs'.

Cette activité fait partie du cours

Analyse de réseaux intermédiaire en Python

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Obtenez la liste des personnes et la liste des clubs à partir du graphe G à l'aide de la fonction get_nodes_from_partition() que vous avez définie au chapitre précédent. Cette fonction accepte deux paramètres : un graphe et une partition.
  • Calculez la matrice de biadjacence avec nx.bipartite.biadjacency_matrix(), en définissant le paramètre row_order à people_nodes et le paramètre column_order à clubs_nodes. N'oubliez pas de transmettre aussi le graphe G.
  • Calculez la projection utilisateur-utilisateur en multipliant (avec l'opérateur @) la matrice de biadjacence bi_matrix par sa transposée, bi_matrix.T.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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)
Modifier et exécuter le code