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Graphique Matrix

Passons maintenant à la création de quelques visualisations. La première sera le graphique Matrix. Dans un graphique Matrix, la matrice représente les arêtes.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à l'analyse des réseaux en Python

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Instructions de l’exercice

  • Créez un graphique Matrix de la plus grande composante connexe, avec les auteur·rice·s regroupé·e·s selon leur numéro de groupe d'utilisateurs.
    • D'abord, calculez le sous-graphe de la plus grande composante connexe en utilisant nx.connected_components(G) à l'intérieur de la fonction sorted() fournie. La fonction intégrée sorted() de Python prend un itérable et retourne une liste triée (par défaut, en ordre croissant). Ainsi, pour accéder au sous-graphe de la plus grande composante connexe, on découpe l'expression avec [-1].
    • Créez le graphique matrix nommé h. Vous devez préciser les paramètres graph et group_by pour qu'ils correspondent à la plus grande composante connexe et à 'grouping', respectivement.
    • Tracez le graphique matrix à l'écran.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import necessary modules
from nxviz import matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# Calculate the largest connected component: largest_ccs
largest_ccs = sorted(____, key=lambda x: len(x))[-1]

# Create the customized Matrix plot: h
h = ____

# Draw the Matrix plot to the screen
plt.show()
Modifier et exécuter le code