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ग्राफ़्स की सूची

इन अभ्यासों में, आप एक कॉलेज मैसेजिंग डेटासेट का उपयोग करके सीखेंगे कि टाइम सीरीज़ एनालिसिस के लिए ग्राफ़्स को कैसे फ़िल्टर किया जाए. इस डेटासेट में nodes छात्र हैं, और edges एक छात्र से दूसरे छात्र को भेजे गए संदेश दर्शाते हैं. वर्तमान रूप में ग्राफ़ सभी समय बिंदुओं पर हुई सभी संवादों को समेटे हुए है.

आइए उन ग्राफ़्स का विश्लेषण करके शुरू करें जिनमें समय के साथ केवल edges बदलते हैं.

डेटासेट को data नाम के DataFrame में लोड किया गया है. आप चाहें तो इसे IPython Shell में एक्सप्लोर करें. विशेष रूप से, data['sender'] और data['recipient'] का आउटपुट देखिए.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Network Analysis in Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Gs नाम की एक खाली list initialize करें.
  • months पर iterate करने के लिए एक for loop का उपयोग करें. लूप के अंदर:
    • nx.Graph() फंक्शन से G नाम का नया undirected graph बनाइए.
    • ऐसे सभी nodes ग्राफ़ में जोड़ें जो कभी भी दिखे हों. ऐसा करने के लिए, G पर .add_nodes_from() मेथड दो बार चलाएँ: पहले आर्ग्युमेंट के रूप में data['sender'], और फिर data['recipient'].
    • DataFrame को फ़िल्टर करके केवल दिए गए month की पंक्तियाँ रखें. यह आपके लिए कर दिया गया है.
    • फ़िल्टर किए गए DataFrame से edges जोड़ें. ऐसा करने के लिए, .add_edges_from() मेथड का उपयोग करें और zip() में df_filtered['sender'] और df_filtered['recipient'] पास करें.
    • G को ग्राफ़्स की list Gs में append करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

import networkx as nx 

months = range(4, 11)

# Initialize an empty list: Gs
Gs = [] 
for month in months:
    # Instantiate a new undirected graph: G
    G = ____
    
    # Add in all nodes that have ever shown up to the graph
    ____
    ____
    
    # Filter the DataFrame so that there's only the given month
    df_filtered = data[data['month'] == month]
    
    # Add edges from filtered DataFrame
    ____
    
    # Append G to the list of graphs
    ____
    
print(len(Gs))
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