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Visualizza il grafo filtrato con nxviz

Qui visualizzerai il grafo filtrato usando un grafico circos. Il grafico circos è una scelta naturale per questa visualizzazione: puoi raggruppare e colorare i nodi per mostrare le partizioni, mentre il layout circolare mantiene l’estetica della visualizzazione.

Questo esercizio fa parte del corso

Analisi di reti intermedia in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Calcola gli score di degree centrality di ciascun nodo usando le degree centralities del modulo bipartite, ma basandoti sulla degree centrality nel grafo originale.
    • Usa la funzione nx.bipartite.degree_centrality() per farlo, con gli argomenti G e nodes=forum_nodes.
  • Crea un nuovo grafico circos con nodi colorati e raggruppati (parametri node_color_by e group_by) in base alla loro etichetta di partizione ('bipartite'), e ordinati (parametro sort_by) per la loro degree centrality ('dc'), quindi visualizzalo.
    • Per assicurarti che i nodi siano visibili quando mostrati, abbiamo incluso l’argomento node_enc_kwargs={'radius': 10}.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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

# Compute degree centrality scores of each node
dcs = ____(____, nodes=____)
for n, d in G_sub.nodes(data=True):
    G_sub.nodes[n]['dc'] = dcs[n]

# Create the circos plot: c
c = _____(___, _____, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 5})

# Display the plot
plt.show()
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