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Visualizza la distribuzione della degree centrality nella proiezione degli studenti

In questo esercizio visualizzerai la distribuzione della degree centrality nella proiezione degli studenti. È un ripasso di due concetti che hai già visto: le degree centralities e le proiezioni.

Questo esercizio fa parte del corso

Analisi di reti intermedia in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Ottieni i nodi della partizione 'student' in una lista chiamata student_nodes.
    • Usa una list comprehension per farlo, iterando su tutti i nodi di G (inclusi i metadati) e verificando che la parola chiave 'bipartite' di d sia uguale a 'student'.
  • Crea la proiezione sui nodi degli studenti come un grafo chiamato G_students. Usa la funzione nx.bipartite.projected_graph() per farlo. Assicurati di specificare l'argomento con parola chiave nodes=student_nodes.
  • Calcola la degree centrality di G_students usando nx.degree_centrality(). Salva il risultato come dcs.
  • Traccia l'istogramma dei valori di degree centrality.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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()
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