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Subgraphs II

पिछले अभ्यास में, हमने आपको नोड्स की एक लिस्ट दी थी और आपसे उनके पड़ोसियों को निकालने के लिए कहा था.

आइए एक और अभ्यास करें जिसमें आप किसी ख़ास मेटाडेटा प्रॉपर्टी वाले नोड्स और उनके पड़ोसियों को निकालेंगे. इससे आपको याद आएगा कि नोड्स ढूँढने के लिए लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन कैसे उपयोग करते हैं. यह अभ्यास उन फंक्शनों को मिलाकर इस्तेमाल करने की आपकी क्षमता भी बढ़ाएगा जिन्हें आप पहले लिख चुके हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में नेटवर्क विश्लेषण का परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग करके उन नोड्स को निकालें जिनके मेटाडेटा में 'occupation' का मान 'celebrity' है, और साथ में उनके पड़ोसी भी:
    • लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन का output expression n है, और इसमें दो iterator variables हैं: n और d. iterable है T के नोड्स की लिस्ट (मेटाडेटा सहित, जिसे आप data=True देकर पा सकते हैं) और conditional expression यह है कि मेटाडेटा डिक्शनरी d की 'occupation' key का मान 'celebrity' हो.
  • इन्हें T_sub नाम के नए सबग्राफ में रखें. ऐसा करने के लिए:
    • नोड्स पर iterate करें, हर नोड के पड़ोसियों की गणना करें, और .union() मेथड का उपयोग करके उन्हें nodeset नाम के नोड्स के सेट में जोड़ें. यह आख़िरी हिस्सा आपके लिए कर दिया गया है.
    • nodeset को T.subgraph() मेथड के साथ उपयोग करके T_sub निकालें.
  • T_sub को स्क्रीन पर ड्रॉ करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Extract the nodes of interest: nodes
nodes = [n for n, d in ____ if ____ == ____]

# Create the set of nodes: nodeset
nodeset = set(nodes)

# Iterate over nodes
for n in ____:

    # Compute the neighbors of n: nbrs
    nbrs = ____

    # Compute the union of nodeset and nbrs: nodeset
    nodeset = nodeset.union(nbrs)

# Compute the subgraph using nodeset: T_sub
T_sub = ____

# Draw T_sub to the screen
____
plt.show()
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