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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

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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 de G en utilisant la fonction nx.degree_centrality(). Enregistrez le résultat dans cent.
    • Ajoutez cent à la liste cents.
  • Tracez les ECDF au fil du temps. Pour cela :
    • Itérez sur range(len(cents)) à l’aide d’une boucle for. À l’intérieur de la boucle, utilisez la fonction ECDF() avec cents[i].values() comme argument. Décompactez la sortie dans x et y.
    • Passez x et y comme arguments à plt.plot().

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()
Modifier et exécuter le code