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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

Analyse de réseaux intermédiaire en Python

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Instructions

  • 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 cet exemple de code.

# 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