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Repérer les forums les plus populaires jour après jour : II

Excellent travail à l'exercice précédent : vous avez écrit du code qui créait la liste de graphiques en série chronologique. Maintenant, vous allez terminer cet exercice — c'est‑à‑dire déterminer combien de forums ont obtenu le meilleur score de popularité pour chaque jour!

L'une des choses que vous ferez ici est une « compréhension de dictionnaire » pour filtrer un dictionnaire. C'est très semblable à une compréhension de liste pour filtrer une liste, sauf que la syntaxe ressemble à : {key: val for key, val in dict.items() if ...}. Gardez cela en tête!

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Analyse de réseaux intermédiaire en Python

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Instructions de l’exercice

  • Obtenez la centralité de degré à l'aide de nx.bipartite.degree_centrality(), avec G_sub et forum_nodes comme arguments.
  • Filtrez le dictionnaire pour ne conserver que les centralités de degré des forums. La paire key: val dans l'expression de sortie doit être n, dc. Itérez sur dc.items() et vérifiez si n est dans forum_nodes.
  • Repérez le ou les forums les plus populaires — ceux ayant la plus haute centralité de degré (max(forum_dcs.values())) et dont la valeur de DC n'est pas zéro.
  • Ajoutez les valeurs maximales de dc à highest_dcs.
  • Créez les graphiques!
    • Utilisez une compréhension de liste pour le premier graphique, dans laquelle vous itérez sur most_popular_forums (qui est une liste de listes) en utilisant forums comme variable d'itération. L'expression de sortie doit être le nombre de forums les plus populaires, calculé avec len().
    • Pour le deuxième graphique, utilisez highest_dcs et plt.plot() pour visualiser le meilleur score de centralité de degré.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

most_popular_forums = []
highest_dcs = []
curr_day = dayone 
td = timedelta(days=1)  

while curr_day < lastday:  
    if curr_day.day == 1:  
        print(curr_day)  
    G_sub = nx.Graph()
    G_sub.add_nodes_from(G.nodes(data=True))   
    G_sub.add_edges_from([(u, v, d) for u, v, d in G.edges(data=True) if d['date'] >= curr_day and d['date'] < curr_day + td])
    
    # Get the degree centrality 
    dc = ____
    # Filter the dictionary such that there's only forum degree centralities
    forum_dcs = {____:____ for ____, ____ in ____ if n in ____}
    # Identify the most popular forum(s) 
    most_popular_forum = [n for n, dc in ____ if dc == ____(____) and dc != 0] 
    most_popular_forums.append(most_popular_forum) 
    # Store the highest dc values in highest_dcs
    highest_dcs.append(max(____))
    
    curr_day += td  
    
plt.figure(1) 
plt.plot([len(____) for ____ in ____], color='blue', label='Forums')
plt.ylabel('Number of Most Popular Forums')
plt.show()

plt.figure(2)
plt.plot(____, color='orange', label='DC Score')
plt.ylabel('Top Degree Centrality Score')
plt.show()
Modifier et exécuter le code