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टॉप डिग्री सेंट्रैलिटी वाले नोड्स खोजें

इस अभ्यास में, आप नेटवर्क में सबसे अधिक कनेक्टेड छात्रों के बारे में कुछ रोचक पैटर्न हैं या नहीं, इसे गहराई से देखेंगे. सबसे पहले, आप उन छात्रों के क्लस्टर को ढूँढेंगे जिनकी डिग्री सेंट्रैलिटी सबसे अधिक है. यह परिणाम अगले प्लॉटिंग अभ्यास के लिए सेव किया जाएगा.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Network Analysis in Python

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अभ्यास निर्देश

  • टॉप 5 यूनिक डिग्री सेंट्रैलिटी स्कोर्स निकालें. इसके लिए sorted() फंक्शन का उपयोग करें, जिसमें पहला आर्ग्युमेंट G की डिग्री सेंट्रैलिटी वैल्यूज़ का set हो (क्योंकि आपको यूनिक डिग्री सेंट्रैलिटी चाहिए), और दूसरा आर्ग्युमेंट reverse=True हो ताकिDescending ऑर्डर में सॉर्ट हो. नतीजों को टॉप 5 तक सीमित करने के लिए स्टेटमेंट के अंत में उपयुक्त स्लाइसिंग जोड़ें. साथ ही, रिटर्न हुई डिग्री सेंट्रैलिटी पर .values() का उपयोग करना याद रखें!
  • उन नोड्स की सूची बनाएँ जिनकी ओवरऑल डिग्री सेंट्रैलिटी टॉप 5 में आती है. ऐसा करने के लिए:
    • nx.degree_centrality(G) पर .items() मेथड का उपयोग कर डिग्री सेंट्रैलिटी स्कोर्स की डिक्शनरी पर इटरेट करें.
    • अगर dc top_dcs में है, तो नोड n को top_connected लिस्ट में append करें.
  • टॉप 5 डिग्री सेंट्रैलिटी स्कोर्स (top_connected) शेयर करने वाले नोड्स की संख्या len() का उपयोग करके प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Get the top 5 unique degree centrality scores: top_dcs
top_dcs = ____(set(____), reverse=True)[____:____]

# Create list of nodes that have the top 5 highest overall degree centralities
top_connected = []
for n, dc in ____:
    if ____ in ____:
        ____
        
# Print the number of nodes that share the top 5 degree centrality scores
print(____)
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