डीप डाइव - Twitter नेटवर्क
अब आप Twitter नेटवर्क में एक डीप डाइव करने जा रहे हैं, जो आपने पहले सीखा है उसे और पक्का करेगा. सबसे पहले, आप उन नोड्स को ढूँढेंगे जो एक डिग्री दूर बहुत से लोगों तक संदेश बहुत कुशलता से प्रसारित कर सकते हैं.
NetworkX आपके लिए पहले से nx नाम से इम्पोर्ट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में नेटवर्क विश्लेषण का परिचय
अभ्यास निर्देश
- एक फंक्शन
find_nodes_with_highest_deg_cent(G)लिखें जो निम्न चरणों का उपयोग करके सर्वाधिक degree centrality वाले नोड/नोड्स लौटाए:Gकी degree centrality compute करें.list(deg_cent.values())परmax()फंक्शन लगाकर अधिकतम degree centrality निकालें.- degree centrality की dictionary
deg_cent.items()पर iterate करें. - यदि मौजूदा नोड
kका degree centrality मानvmax_dcके बराबर है, तो उसे nodes के सेट में जोड़ दें.
- अपने फंक्शन का उपयोग करके
Tमें सर्वाधिक degree centrality वाला/वाले नोड ढूँढें. - एक assertion स्टेटमेंट लिखें जो जाँच करे कि नोड/नोड्स सही तरह से पहचाने गए हैं. यह आपके लिए कर दिया गया है, तो परिणाम देखने के लिए 'Submit Answer' दबाएँ!
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Define find_nodes_with_highest_deg_cent()
def find_nodes_with_highest_deg_cent(G):
# Compute the degree centrality of G: deg_cent
deg_cent = ____
# Compute the maximum degree centrality: max_dc
max_dc = ____
nodes = set()
# Iterate over the degree centrality dictionary
for k, v in ____:
# Check if the current value has the maximum degree centrality
if ____ == ____:
# Add the current node to the set of nodes
____
return nodes
# Find the node(s) that has the highest degree centrality in T: top_dc
top_dc = ____
print(top_dc)
# Write the assertion statement
for node in top_dc:
assert nx.degree_centrality(T)[node] == max(nx.degree_centrality(T).values())