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Calculer la matrice d’adjacence

Vous allez maintenant vous entraîner à utiliser les matrices et la multiplication de matrices creuses pour calculer des projections ! Dans cet exercice, vous utiliserez l’opérateur de multiplication de matrices @ introduit dans Python 3.5.

Vous continuez à travailler avec le graphe de la Révolution américaine. Les deux partitions qui nous intéressent ici sont 'people' et 'clubs'.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Analyse de réseaux intermédiaire en Python</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Récupérez la liste des personnes et la liste des clubs à partir du graphe G en utilisant la fonction get_nodes_from_partition() que vous avez définie au chapitre précédent. Cette fonction accepte deux paramètres : un graphe et une partition.
  • Calculez la matrice de biadjacence avec nx.bipartite.biadjacency_matrix(), en définissant le paramètre row_order à people_nodes et le paramètre column_order à clubs_nodes. N’oubliez pas de transmettre également le graphe G.
  • Calculez la projection utilisateur-utilisateur en multipliant (avec l’opérateur @) la matrice de biadjacence bi_matrix par sa transposée, bi_matrix.T.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Get the list of people and list of clubs from the graph: people_nodes, clubs_nodes
people_nodes = ____
clubs_nodes = ____

# Compute the biadjacency matrix: bi_matrix
bi_matrix = ____(____, row_order=____, column_order=____)

# Compute the user-user projection: user_matrix
user_matrix = ____

print(user_matrix)
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