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Visualiser le graphe filtré avec nxviz

Vous allez ici visualiser le graphe filtré au moyen d'un graphique circos. Le graphique circos s'y prête bien, car vous pouvez regrouper et colorer les nœuds pour montrer les partitions, tandis que la disposition circulaire préserve l'esthétique de la visualisation.

Cette activité fait partie du cours

Analyse de réseaux intermédiaire en Python

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Instructions de l’exercice

  • Calculez les scores de centralité de degré de chaque nœud en utilisant les centralités du module biparti, mais en vous basant sur la centralité de degré dans le graphe original.
    • Pour cela, utilisez la fonction nx.bipartite.degree_centrality() avec les arguments G et nodes=forum_nodes.
  • Créez un nouveau graphique circos où les nœuds sont colorés et regroupés (paramètres node_color_by et group_by) selon leur étiquette de partition ('bipartite'), et ordonnés (paramètre sort_by) selon leur centralité de degré ('dc'), puis affichez-le.
    • Pour vous assurer que les nœuds soient visibles à l'affichage, nous avons inclus l'argument node_enc_kwargs={'radius': 10}.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()
Modifier et exécuter le code