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시간에 따른 차수 중심성

이제 시간에 따른 차수 중심성 분포를 그려 보겠습니다. ECDF 함수는 제공되므로 직접 구현할 필요는 없습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python 중급 네트워크 분석

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연습 안내

  • 월별로 차수 중심성 점수 목록을 만드세요. 이를 위해:
    • 첫 번째 for 루프의 각 반복에서 nx.degree_centrality() 함수를 사용해 G의 차수 중심성을 계산하고 결과를 cent로 저장하세요.
    • cent를 리스트 cents에 추가하세요.
  • 시간에 따른 ECDF를 그리세요. 이를 위해:
    • for 루프에서 range(len(cents))를 순회하세요. 루프 내부에서 cents[i].values()를 인수로 하여 ECDF() 함수를 호출하고, 반환값을 x와 y로 언패킹하세요.
    • x와 y를 plt.plot()의 인수로 전달하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행