리트윗 네트워크 시각화
리트윗 네트워크를 시각화하는 것은 네트워크의 구조를 눈으로 확인하고, 특정 사용자가 과도한 영향력을 갖는지, 대화가 여러 영역으로 나뉘는지 파악하는 데 중요한 탐색적 데이터 분석 단계예요.
force directed 알고리즘으로 시각화된 리트윗 네트워크는 대략 다음과 비슷하게 보일 수 있어요.
이번에는 더 빠르게 결과를 확인할 수 있는 레이아웃을 사용하겠지만, 문법은 거의 같아요.
networkx는 nx로 임포트되어 있고, 네트워크는 G_rt로 불러와 두었어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 소셜 미디어 데이터 분석하기
연습 안내
- 리스트 컴프리헨션으로 크기 목록을 생성하세요.
.degree()메서드가 반환하는 각 요소에서x의 두 번째 항목인x[1]을 가져오세요. nx.draw_networkx()의 첫 번째 인수로 네트워크 이름을 전달하세요.- 두 번째 인수로 레이아웃 좌표를
draw_networkx에 전달하세요. node_size에sizes리스트를 전달하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()