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Graphique Matrix

Entraînons-nous maintenant à réaliser quelques visualisations. La première sera le graphique Matrix. Dans un graphique Matrix, la matrice représente les arêtes.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l’analyse de réseaux en Python

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Instructions

  • Réalisez une visualisation de type Matrix du plus grand sous-graphe connexe, avec les auteurs regroupés par leur numéro de groupe d’utilisateurs.
    • Commencez par calculer le plus grand sous-graphe connexe en utilisant nx.connected_components(G) dans la fonction sorted() fournie. La fonction intégrée de Python sorted() prend un itérable et renvoie une liste triée (par défaut, par ordre croissant). Par conséquent, pour accéder au plus grand sous-graphe connexe, on sélectionne le dernier élément avec [-1].
    • Créez le tracé matrix nommé h. Vous devez préciser les paramètres graph et group_by pour qu’ils correspondent respectivement au plus grand sous-graphe connexe et à 'grouping'.
    • Affichez le graphique matrix à l’écran.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import necessary modules
from nxviz import matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# Calculate the largest connected component: largest_ccs
largest_ccs = sorted(____, key=lambda x: len(x))[-1]

# Create the customized Matrix plot: h
h = ____

# Draw the Matrix plot to the screen
plt.show()
Modifier et exécuter le code