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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

Analyse de réseaux intermédiaire en Python

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Instructions

  • 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 cet exemple de code.

# 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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