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시간에 따른 게시물 수 그리기

그래프 데이터에서 변화하는 그래프 통계를 어떻게 시각화하는지 복습해 보겠습니다. 먼저, 그래프 데이터를 사용해 td일(아래 연습에서는 2일)짜리 구간 시간 창 내에 나타나는 간선 수를 계산합니다.

dayone과 lastday라는 datetime 변수가 제공되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python 중급 네트워크 분석

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연습 안내

  • timedelta() 함수에서 days 매개변수에 인수를 지정해 2일짜리 timedelta를 정의하세요.
  • while 루프 내부에서:
    • 슬라이딩 시간 창에 속하는 간선만 필터링하세요. 리스트 내포를 사용하며, 출력 식은 (u, v, d), 반복 가능한 객체는 G.edges(data=True)이고, 조건은 두 가지입니다: d['date']가 >= curr_day이고 curr_day + td보다 <인 경우.
    • 간선의 개수(계산에는 len() 함수를 사용하세요)를 n_posts에 추가하세요.
    • 시간 델타 td만큼 curr_day를 증가시키세요.
  • plt.plot()을 사용해 n_posts의 그래프를 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import necessary modules
from datetime import timedelta  
import matplotlib.pyplot as plt

# Define current day and timedelta of 2 days
curr_day = dayone
td = ____

# Initialize an empty list of posts by day
n_posts = []
while curr_day < lastday:
    if curr_day.day == 1:
        print(curr_day) 
    # Filter edges such that they are within the sliding time window: edges
    edges = [(____, ____, ____) for u, v, d in ____ if d['date'] >= ____ and d['date'] < ____ + ____]
    
    # Append number of edges to the n_posts list
    ____
    
    # Increment the curr_day by the time delta
    ____ += ____
    
# Create the plot
plt.plot(____)  
plt.xlabel('Days elapsed')
plt.ylabel('Number of posts')
plt.show()
코드 편집 및 실행