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Matrix 플롯

이제 시각화를 연습해 보겠습니다. 첫 번째는 Matrix 플롯입니다. Matrix 플롯에서는 행렬이 간선(엣지)을 표현합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 네트워크 분석

강의 보기

연습 안내

  • 가장 큰 연결 요소 서브그래프에 대해, 사용자 그룹 번호로 저자를 묶어 Matrix 플롯을 만드세요.
    • 먼저, 제공된 sorted() 함수 안에 nx.connected_components(G)를 사용해 가장 큰 연결 요소 서브그래프를 계산하세요. Python의 내장 sorted() 함수는 이터러블을 받아 (기본값으로 오름차순) 정렬된 리스트를 반환합니다. 따라서 가장 큰 연결 요소 서브그래프에 접근하려면 결과에 [-1]로 슬라이싱합니다.
    • matrix 플롯 h를 만드세요. 매개변수 graph와 group_by를 각각 가장 큰 연결 요소 서브그래프와 'grouping'으로 지정해야 합니다.
    • matrix 플롯을 화면에 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행