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時間経過に伴う次数中心性

次は、時間とともに変化する次数中心性の分布をプロットします。ECDF 関数は用意されていますので、自分で実装する必要はありません。

この演習はコースの一部です

Python 中級ネットワーク解析

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演習の手順

  • 月ごとの次数中心性スコアのリストを作成します。次のように進めてください。
    • 最初の for ループの各反復で、nx.degree_centrality() 関数を使って G の次数中心性を計算し、結果を cent として保存します。
    • cent をリスト cents に追加します。
  • 時系列で ECDF をプロットします。次のように進めてください。
    • for ループで range(len(cents)) を反復します。ループ内で、引数に cents[i].values() を渡して ECDF() 関数を使い、出力を x と y にアンパックします。
    • x と y を plt.plot() の引数として渡します。

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。

# 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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