リツイートネットワークを可視化する
リツイートネットワークを可視化することは、重要な探索的データ分析の手順です。ネットワークの構造を目視で確認できるだけでなく、突出した影響力を持つユーザーの有無や、会話が複数の異なるグループに分かれているかどうかも把握できます。
force directed（力学モデル）アルゴリズムで可視化したリツイートネットワークは、次のような見た目になります。
ここでは、プロットをより素早く表示できるレイアウトを使いますが、構文はほぼ同じです。
networkx は nx としてすでにインポートされており、ネットワークは G_rt に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Python でのソーシャルメディアデータ分析
演習の手順
- リスト内包表記を使って
sizesを生成しましょう。.degree()メソッドが返すすべての要素について、xの2番目の項目を取得します。 nx.draw_networkx()の最初の引数にネットワークの名前を渡しましょう。draw_networkxの2番目の引数にレイアウトの位置情報を渡しましょう。node_sizeにはsizesリストを渡しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create random layout positions
pos = nx.random_layout(G_rt)
# Create size list
sizes = [x[____] for ____ in G_rt.____()]
# Draw the network
nx.draw_networkx(____, ____,
with_labels = False,
node_size = ____,
width = 0.1, alpha = 0.7,
arrowsize = 2, linewidths = 0)
# Turn axis off and show
plt.axis('off'); plt.show()