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nxviz로 플로팅하기

이번에는 nxviz를 사용해 circos 플롯을 만들어 보겠습니다! 다음 영상에서 다룰 내용을 미리 살짝 보여 드리기 위해, 이 연습 문제에는 bipartite 키워드에 관한 짧은 파트도 포함되어 있어요.

여기서는 각 노드의 차수 중심성 점수가 다음 코드로 해당 노드의 메타데이터 딕셔너리에 미리 추가되어 있습니다:

# 각 노드의 차수 중심성 점수를 메타데이터 딕셔너리에 추가
dcs = nx.degree_centrality(G)
for n in G.nodes():
    G.nodes[n]['centrality'] = dcs[n]

차수 중심성을 복습하고 싶다면 이전 강의의 관련 영상을 확인하세요. 노드의 중요도를 계산하는 한 방법입니다!

nxviz는 nv로, NetworkX는 nx로, matplotlib.pyplot은 plt로 미리 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python 중급 네트워크 분석

강의 보기

연습 안내

  • circos 플롯을 사용해 네트워크 G를 그리세요. 방법은 다음과 같습니다.
    • nv.circos() 함수를 사용해 c라는 circos 플롯을 만드세요. 노드를 bipartite 키워드로 색상 지정하고 그룹화하도록 graph, node_color_by, group_by 매개변수를 지정하고, 노드를 centrality로 정렬하도록 sort_by도 지정해야 합니다.
    • 노드가 표시될 때 잘 보이도록 node_enc_kwargs={'radius': 10} 인수를 포함해 두었습니다.
    • c를 화면에 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create the CircosPlot object: c
c = nv._____(___, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 10})

# Display the plot
____
코드 편집 및 실행