Distribuzione della degree centrality
Il grado di un nodo è il numero di vicini che ha. La degree centrality è il numero di vicini diviso per tutti i possibili vicini che potrebbe avere. A seconda che i self-loop siano ammessi o meno, l'insieme dei possibili vicini di un nodo può includere anche il nodo stesso.
La funzione nx.degree_centrality(G) restituisce un dizionario, in cui le chiavi sono i nodi e i valori sono le loro degree centrality.
La distribuzione dei gradi degrees che hai calcolato nell'esercizio precedente usando la list comprehension è già stata precaricata.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione all'analisi delle reti in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola la degree centrality della rete Twitter
T. - Usando
plt.hist(), traccia un istogramma della distribuzione della degree centrality diT. Puoi accedervi conlist(deg_cent.values()). - Traccia un istogramma della distribuzione dei gradi
degreesdiT. È la stessa lista che hai calcolato nell'ultimo esercizio. - Crea uno scatter plot con
degreessull'asse x e la distribuzione della degree centralitylist(deg_cent.values())sull'asse y.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Import matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
# Compute the degree centrality of the Twitter network: deg_cent
deg_cent = ____
# Plot a histogram of the degree centrality distribution of the graph.
plt.figure()
____
plt.show()
# Plot a histogram of the degree distribution of the graph
plt.figure()
____
plt.show()
# Plot a scatter plot of the centrality distribution and the degree distribution
plt.figure()
____
plt.show()