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Tracer avec nxviz

Vous allez maintenant vous entraîner à créer un graphique circos avec nxviz ! Petit avant-goût de la prochaine vidéo : cet exercice contient un passage sur le mot-clé bipartite.

Ici, le score de centralité de degré de chaque nœud a été ajouté à son dictionnaire de métadonnées pour vous, à l’aide du code suivant :

# Ajouter le score de centralité de degré de chaque nœud à son dictionnaire de métadonnées
dcs = nx.degree_centrality(G)
for n in G.nodes():
    G.nodes[n]['centrality'] = dcs[n]

Si vous avez besoin d’un rappel sur la centralité de degré, regardez la vidéo correspondante du cours précédent : c’est une méthode pour mesurer l’importance d’un nœud !

nxviz a été pré‑importé pour vous sous le nom nv, ainsi que NetworkX (nx) et matplotlib.pyplot (plt).

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Analyse de réseaux intermédiaire en Python</cours>
Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Tracez le réseau G à l’aide d’un graphique circos. Pour cela :
    • Créez un graphique circos nommé c avec la fonction nv.circos(). Vous devez spécifier les paramètres graph et les arguments nommés node_color_by et group_by pour colorer et regrouper les nœuds selon leur mot‑clé bipartite, ainsi que l’argument sort_by pour ordonner les nœuds par centrality.
    • Pour garantir la visibilité des nœuds à l’affichage, nous avons inclus l’argument node_enc_kwargs={'radius': 10}.
    • Affichez c à l’écran.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create the CircosPlot object: c
c = nv._____(___, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 10})

# Display the plot
____
Modifier et exécuter le code