MulaiMulai sekarang secara gratis

Pendalaman - Jaringan Twitter

Sekarang Anda akan melakukan pendalaman pada sebuah jaringan Twitter, yang akan membantu memperkuat apa yang telah Anda pelajari sebelumnya. Pertama, Anda akan mencari node yang dapat menyebarkan pesan dengan sangat efisien kepada banyak orang dengan jarak satu derajat pemisah.

NetworkX telah diimpor sebelumnya untuk Anda sebagai nx.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pengantar Analisis Jaringan di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Tulis fungsi find_nodes_with_highest_deg_cent(G) yang mengembalikan node dengan degree centrality tertinggi menggunakan langkah-langkah berikut:
    • Hitung degree centrality dari G.
    • Hitung degree centrality maksimum menggunakan fungsi max() pada list(deg_cent.values()).
    • Iterasikan kamus degree centrality, deg_cent.items().
    • Jika nilai degree centrality v dari node saat ini k sama dengan max_dc, tambahkan ke himpunan node.
  • Gunakan fungsi Anda untuk menemukan node yang memiliki degree centrality tertinggi di T.
  • Tulis pernyataan asersi yang memeriksa bahwa node telah diidentifikasi dengan benar. Ini sudah disiapkan untuk Anda, jadi klik 'Kirim Jawaban' untuk melihat hasilnya!

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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())
Edit dan Jalankan Kode