Centralité en degré au fil du temps
Vous allez maintenant tracer la distribution de la centralité en degré au fil du temps. Rappelez-vous que la fonction ECDF vous sera fournie, donc vous n’aurez pas à l’implémenter.
Cet exercice fait partie du cours
Analyse de réseaux intermédiaire en Python
Instructions
- Créez une liste de scores de centralité en degré, mois par mois. Pour cela :
- À chaque itération de la première boucle
for, calculez la centralité en degré deGen utilisant la fonctionnx.degree_centrality(). Enregistrez le résultat danscent. - Ajoutez
centà la listecents.
- À chaque itération de la première boucle
- Tracez les ECDF au fil du temps. Pour cela :
- Itérez sur
range(len(cents))à l’aide d’une bouclefor. À l’intérieur de la boucle, utilisez la fonctionECDF()aveccents[i].values()comme argument. Décompactez la sortie dansxety. - Passez
xetycomme arguments àplt.plot().
- Itérez sur
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Import necessary modules
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a list of degree centrality scores month-by-month
cents = []
for G in Gs:
cent = ____
____
# Plot ECDFs over time
fig = plt.figure()
for i in ____:
____, ____ = ____
plt.plot(____, ____, label='Month {0}'.format(i+1))
plt.legend()
plt.show()