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साझा मेंबरशिप खोजें: Transposition

जैसा कि आप ने देखा होगा, जब आप किसी ग्राफ़ को sparse matrix representation में बदलते हैं, तो उसका मेटाडेटा खो जाता है। अब आप सीखेंगे कि वह मेटाडेटा वापस कैसे जोड़ें ताकि साझा मेंबरशिप के बारे में और जानकारी मिल सके।

पिछले अभ्यास में आपने जो user_matrix निकाला था, वह आपके वर्कस्पेस में प्रीलोड किया गया है।

यहाँ np.where() फंक्शन काम आएगा। यह ऐसे काम करता है: मान लीजिए कोई array है, a = [1, 5, 9, 5]. अगर आप वे इंडेक्स लेना चाहें जहाँ वैल्यू 5 है, तो आप लिख सकते हैं idxs = np.where(a == 5)। यह आपको एक ट्यूपल में array लौटाता है, (array([1, 3]),)। इन इंडेक्सों तक पहुँचने के लिए, आपको ट्यूपल में [0] से इंडेक्स करना होगा, यानी idxs[0]।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Network Analysis in Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • उन लोगों के नाम निकालें जो सबसे ज़्यादा क्लबों के मेंबर थे।
    • इसके लिए, पहले user_matrix पर .diagonal() मेथड से diag निकालें।
    • फिर np.where() का उपयोग करके वे इंडेक्स चुनें जहाँ diag diag.max() के बराबर हो। यह एक ट्यूपल लौटाता है: सुनिश्चित करें कि आप [0] से ट्यूपल को इंडेक्स करके सही इंडेक्स लेते हैं।
    • indices पर इटरेट करें और दिए गए print() फंक्शन से people_nodes के प्रत्येक इंडेक्स i को प्रिंट करें।
  • डायगोनल को शून्य पर सेट करें और मैट्रिक्स को "coordinate matrix format" में कनवर्ट करें। यह कोड उत्तर में दिया गया है।
  • उन यूज़र्स के जोड़े खोजें जिन्होंने सबसे ज़्यादा क्लब साथ शेयर किए।
    • np.where() का उपयोग करके वे इंडेक्स लें जहाँ users_coo.data users_coo.data.max() के बराबर हो।
    • indices2 पर इटरेट करें और प्रत्येक इंडेक्स idx के लिए people_node के users_coo.row और users_coo.col से वैल्यूज़ प्रिंट करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

import numpy as np

# Find out the names of people who were members of the most number of clubs
diag = ____ 
indices = np.where(____ == ____)[0]  
print('Number of clubs: {0}'.format(diag.max()))
print('People with the most number of memberships:')
for i in indices:
    print('- {0}'.format(____))

# Set the diagonal to zero and convert it to a coordinate matrix format
user_matrix.setdiag(0)
users_coo = user_matrix.tocoo()

# Find pairs of users who shared membership in the most number of clubs
indices2 = np.where(____ == ____)[0]
print('People with most number of shared memberships:')
for idx in indices2:
    print('- {0}, {1}'.format(people_nodes[____.____[____]], people_nodes[____.____[____]]))
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