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डिग्री सेंट्रैलिटी डिस्ट्रीब्यूशन

किसी नोड की डिग्री उसके पड़ोसियों की संख्या होती है. डिग्री सेंट्रैलिटी वह मान है जो उसके पड़ोसियों की संख्या को सभी संभावित पड़ोसियों की कुल संख्या से भाग देकर मिलता है. यह इस बात पर निर्भर करता है कि self-loops की अनुमति है या नहीं; यदि अनुमति है, तो संभावित पड़ोसियों के सेट में नोड स्वयं भी शामिल हो सकता है.

nx.degree_centrality(G) फंक्शन एक डिक्शनरी लौटाता है, जहाँ keys नोड होते हैं और values उनकी डिग्री सेंट्रैलिटी के मान होते हैं.

पिछले अभ्यास में आप ने list comprehension का उपयोग करके जो डिग्री डिस्ट्रीब्यूशन degrees निकाला था, वह प्रीलोड किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में नेटवर्क विश्लेषण का परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Twitter नेटवर्क T की डिग्री सेंट्रैलिटी गणना करें.
  • plt.hist() का उपयोग करके T की डिग्री सेंट्रैलिटी डिस्ट्रीब्यूशन का हिस्टोग्राम प्लॉट करें. इसे list(deg_cent.values()) के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है.
  • T की डिग्री डिस्ट्रीब्यूशन degrees का हिस्टोग्राम प्लॉट करें. यह वही लिस्ट है जो आपने पिछले अभ्यास में निकाली थी.
  • एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ जिसमें x-axis पर degrees और y-axis पर डिग्री सेंट्रैलिटी डिस्ट्रीब्यूशन list(deg_cent.values()) हो.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute the degree centrality of the Twitter network: deg_cent
deg_cent = ____

# Plot a histogram of the degree centrality distribution of the graph.
plt.figure()
____
plt.show()

# Plot a histogram of the degree distribution of the graph
plt.figure()
____
plt.show()

# Plot a scatter plot of the centrality distribution and the degree distribution
plt.figure()
____
plt.show()
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