CommencerCommencez gratuitement

Visualiser le graphe filtré avec nxviz

Ici, vous allez visualiser le graphe filtré à l’aide d’un graphique circos. Le graphique circos est un choix naturel pour cette visualisation : vous pouvez regrouper et colorer les nœuds pour représenter les partitions, tandis que la disposition circulaire préserve l’esthétique de la visualisation.

Cet exercice fait partie du cours

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

Instructions de l’exercice

  • Calculez les scores de centralité de degré de chaque nœud à l’aide des centralités du module bipartite, mais basées sur la centralité de degré dans le graphe original.
    • Utilisez pour cela la fonction nx.bipartite.degree_centrality() avec les arguments G et nodes=forum_nodes.
  • Créez un nouveau graphique circos avec des nœuds colorés et regroupés (paramètres node_color_by et group_by) selon leur étiquette de partition ('bipartite'), et ordonnés (paramètre sort_by) par leur centralité de degré ('dc'), puis affichez-le.
    • Pour garantir que les nœuds soient visibles à l’affichage, nous avons inclus l’argument node_enc_kwargs={'radius': 10}.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import necessary modules
from nxviz import circos
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute degree centrality scores of each node
dcs = ____(____, nodes=____)
for n, d in G_sub.nodes(data=True):
    G_sub.nodes[n]['dc'] = dcs[n]

# Create the circos plot: c
c = _____(___, _____, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 5})

# Display the plot
plt.show()
Modifier et exécuter le code