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行列プロット

さっそく可視化を練習してみましょう。最初は行列プロットです。行列プロットでは、行列がエッジを表現します。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶネットワーク分析入門

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演習の手順

  • 最大連結成分サブグラフの行列プロットを作成し、著者をユーザーグループ番号でグループ化します。
    • まず、与えられた sorted() 関数の中で nx.connected_components(G) を使って最大連結成分サブグラフを計算します。Python の組み込み関数 sorted() はイテラブルを受け取り、（デフォルトでは昇順の）ソート済みリストを返します。したがって、最大連結成分サブグラフにアクセスするには、[-1] でスライスします。
    • matrix プロット h を作成します。パラメータ graph と group_by に、それぞれ最大連結成分サブグラフと 'grouping' を指定してください。
    • matrix プロットを画面に描画します。

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
from nxviz import matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# Calculate the largest connected component: largest_ccs
largest_ccs = sorted(____, key=lambda x: len(x))[-1]

# Create the customized Matrix plot: h
h = ____

# Draw the Matrix plot to the screen
plt.show()
コードを編集して実行