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Degree centrality nel tempo

Adesso andrai a tracciare la distribuzione della degree centrality nel tempo. Ricorda che la funzione ECDF ti sarà fornita, quindi non dovrai implementarla.

Questo esercizio fa parte del corso

Analisi di reti intermedia in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Crea un elenco dei punteggi di degree centrality mese per mese. Per farlo:
    • A ogni iterazione del primo ciclo for, calcola la degree centrality di G usando la funzione nx.degree_centrality(). Salva il risultato come cent.
    • Aggiungi cent alla lista cents.
  • Traccia le ECDF nel tempo. Per farlo:
    • Cicla su range(len(cents)) usando un for. All’interno del ciclo, usa la funzione ECDF() con cents[i].values() come argomento. Spacchetta l’output in x e y.
    • Passa x e y come argomenti a plt.plot().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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

# Create a list of degree centrality scores month-by-month
cents = []
for G in Gs:
    cent = ____
    ____


# Plot ECDFs over time
fig = plt.figure()
for i in ____:
    ____, ____ = ____ 
    plt.plot(____, ____, label='Month {0}'.format(i+1)) 
plt.legend()   
plt.show()
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