IniziaInizia gratis

Stazioni più percorse in entrata e in uscita

Qui vedremo quali stazioni sono le più frequentate in entrata e in uscita, e anche il rapporto tra grado in e out. Questo ci dirà quali stazioni sono sbilanciate, avendo molte stazioni che prelevano biciclette da loro oppure che vi lasciano biciclette. Per far funzionare bene una rete di bike sharing come questa, non puoi avere troppe stazioni sorgente o pozzo, altrimenti il gestore della rete dovrebbe spostare continuamente le biciclette! Idealmente, la rete è progettata per autoregolarsi e, se succede, ci aspettiamo di vedere quasi tutte le stazioni con un rapporto tra gradi in e out intorno a uno. Per prima cosa, analizzeremo il caso non pesato.

Questo esercizio fa parte del corso

Casi di studio: analisi di reti in R

Visualizza il corso

Istruzioni dell'esercizio

  • Crea un data frame contenente le seguenti colonne.
    • trip_out deve contenere la distribuzione dei gradi "out" di trip_g_simp.
    • trip_in deve contenere la distribuzione dei gradi "in".
    • ratio deve contenere il rapporto tra i gradi "out" diviso i gradi "in".
  • Filtra trip_deg per le righe in cui sia trip_out sia trip_in sono maggiori di 10.
  • Disegna un istogramma dei rapporti filtrati.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

trip_deg <- data_frame(
  # Find the "out" degree distribution
  trip_out = degree(___, mode = "___"), 
  # ... and the "in" degree distribution
  trip_in = degree(___, mode = "in")
  # Calculate the ratio of out / in
  ratio = ___ / trip_in
)

trip_deg_filtered <- trip_deg %>%
  # Filter for rows where trips in and out are both over 10
  ___(___ > 10, ___ > 10) 

# Plot histogram of filtered ratios
hist(___$ratio)
Modifica ed esegui il codice