Mulai sekarangMulai gratis

Visualisasikan distribusi degree centrality dari proyeksi siswa

Dalam latihan ini, Anda akan memvisualisasikan distribusi degree centrality dari proyeksi siswa. Ini merupakan ulasan dari dua konsep yang telah Anda pelajari: degree centrality dan proyeksi.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Analisis Jaringan Menengah di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Dapatkan node dari partisi 'student' ke dalam list bernama student_nodes.
    • Gunakan list comprehension untuk melakukannya, dengan mengiterasi seluruh node pada G (termasuk metadata), dan memeriksa apakah kata kunci 'bipartite' dari d sama dengan 'student'.
  • Buat proyeksi node siswa sebagai sebuah graf bernama G_students. Gunakan fungsi nx.bipartite.projected_graph() untuk melakukannya. Pastikan menentukan argumen kata kunci nodes=student_nodes.
  • Hitung degree centrality dari G_students menggunakan nx.degree_centrality(). Simpan hasilnya sebagai dcs.
  • Plot histogram nilai degree centrality.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Import necessary modules
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

# Get the student partition's nodes: student_nodes
student_nodes = [n for n, d in ____ if d['____'] == '____']

# Create the students nodes projection as a graph: G_students
G_students = ____

# Calculate the degree centrality using nx.degree_centrality: dcs
dcs = ____

# Plot the histogram of degree centrality values
plt.hist(list(____))
plt.yscale('log')  
plt.show()
Edit dan Jalankan Kode